GSE213545:新型尤文肉瘤染色质可及性小分子调节剂UNC0621与RNA相关大分子复合物相互作用并影响RNA剪接

研究聚焦Ewing肉瘤中EWS::FLI融合蛋白介导的异常染色质可及性,报道小分子UNC0621作为染色质状态调节剂,与RNA相关大分子复合物互作并影响RNA剪接

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基因组预测GPL167919606
GSE213545: UNC0621, a novel small-molecule modulator of Ewing sarcoma chromatin accessibility, interacts with an RNA-associated macromolecular complex and influences RNA splicing

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

GSE213545:新型尤文肉瘤染色质可及性小分子调节剂UNC0621与RNA相关大分子复合物相互作用并影响RNA剪接

UNC0621, a novel small-molecule modulator of Ewing sarcoma chromatin accessibility, interacts with an RNA-associated macromolecular complex and influences RNA splicing

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE213545_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为GPL16791。研究聚焦Ewing肉瘤中EWS::FLI融合蛋白介导的异常染色质可及性,报道小分子UNC0621作为染色质状态调节剂,与RNA相关大分子复合物互作并影响RNA剪接。数据可用于探索染色质失调机制、小分子作用机制及RNA剪接调控研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌症基因分型项目已发现表观遗传调控因子中存在频繁突变。Ewing肉瘤是一种儿科肿瘤,其特征是关键的易位相关融合癌蛋白EWS::FLI以及低突变负荷。EWS::FLI靶向特征性遗传位点,在那里它介导异常的染色质并建立从头增强子。因此,Ewing肉瘤提供了一个模型来探究肿瘤发生中染色质失调的机制。此前,我们开发了一个高通量基于染色质的筛选平台,并证明了其在识别能够改变EWS::FLI结合位点染色质可及性的小分子方面的效用。在这里,我们报道了UNC0621的鉴定,这是一种先前作用机制未表征的分子,作为EWS::FLI结合位点异常染色质可及性位点染色质状态的小分子调节剂。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213545

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 13 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

癌症基因分型项目已鉴定出表观遗传调控因子中的频繁突变。尤文肉瘤是一种儿童肿瘤,其特征是关键的易位相关融合癌蛋白EWS::FLI以及较低的突变负荷。EWS::FLI靶向特征性基因位点,在那里它介导异常的染色质状态并建立从头增强子。因此,尤文肉瘤为探究肿瘤发生中染色质失调的机制提供了一个模型。此前,我们开发了一个高通量基于染色质的筛选平台,并证明了其在鉴定能够改变EWS::FLI结合位点染色质可及性的小分子方面的实用性。在此,我们报告了UNC0621的鉴定,这是一种作用机制此前未被表征的分子,作为EWS::FLI结合位点异常染色质可及性位点染色质状态的小分子调节剂。UNC0621通过细胞周期阻滞抑制尤文肉瘤细胞系的细胞增殖。蛋白质组学研究表明,UNC0621与RNA结合和剪接蛋白以及染色质调节蛋白相关联。

令人惊讶的是,与染色质以及包括EWS::FLI融合蛋白及其已知相互作用因子在内的多种RNA结合蛋白的相互作用并不依赖于RNA。我们的发现表明,UNC0621通过与RNA剪接机器及染色质调节因子相互作用并改变其活性,从而影响EWS::FLI介导的染色质活性。对这些蛋白进行遗传调控同样能抑制尤文肉瘤细胞的增殖并改变其染色质状态。利用癌基因相关的染色质特征作为靶点,代表了一种直接筛选表观遗传机器调节因子的新策略,并为未来治疗发现工作使用基于染色质的检测方法提供了框架。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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