GSE248842:EWS-WT1融合异构体在促纤维增生性小圆细胞肿瘤中建立致癌程序和治疗脆弱性

源站描述指出研究结合染色质占据与长程相互作用图谱,鉴定EWS-WT1依赖的基因调控网络及直接靶基因,并揭示EWS-WT1两种异构体(+/- KTS)具有特异的DNA结合谱

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基因组分类GPL185739606
GSE248842: EWS-WT1 fusion isoforms establish oncogenic programs and therapeutic vulnerabilities in Desmoplastic Small Round Cell Tumors.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

GSE248842:EWS-WT1融合异构体在促纤维增生性小圆细胞肿瘤中建立致癌程序和治疗脆弱性

EWS-WT1 fusion isoforms establish oncogenic programs and therapeutic vulnerabilities in Desmoplastic Small Round Cell Tumors.

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE248842_series_matrix.txt.gz),主题为基因组结合/占据高通量测序分析,物种为人类(9606),平台为GPL18573。源站描述指出研究结合染色质占据与长程相互作用图谱,鉴定EWS-WT1依赖的基因调控网络及直接靶基因,并揭示EWS-WT1两种异构体(+/- KTS)具有特异的DNA结合谱。数据可用于研究促纤维增生性小圆细胞肿瘤的致癌程序与治疗脆弱性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):EWS融合癌蛋白是包括促纤维增生性小圆细胞肿瘤(DSRCT)在内的多种人类恶性肿瘤的发病基础,DSRCT是一种侵袭性间叶肿瘤,由EWS无序结构域与发育转录因子WT1之间的融合驱动。在此,我们结合染色质占据和长程相互作用图谱,鉴定EWS-WT1依赖的基因调控网络和直接控制的靶基因。我们表明,EWS-WT1主要作为远端调控元件的强大激活因子发挥作用,并控制一个表征原发性DSRCT的致癌基因表达程序。此外,EWS-WT1有两种异构体,其DNA结合域相差三个氨基酸(+/- KTS),与野生型WT1中所观察到的相同,我们表明每种融合异构体具有特定的DNA结合谱,该谱与其野生型对应物不同,并且需要功能性的E

【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:GPL18573、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=GSE248842

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 02 202,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

EWS融合癌蛋白是多种人类恶性肿瘤发病机制的基础,包括促结缔组织增生性小圆细胞肿瘤(DSRCT),这是一种侵袭性间叶肿瘤,由EWS无序结构域与发育转录因子WT1之间的融合驱动。在本研究中,我们结合染色质占据和长程相互作用图谱,识别了EWS-WT1依赖的基因调控网络和直接控制的靶基因。我们表明,EWS-WT1主要作为远端调控元件的强效激活因子发挥作用,并控制着表征原发性DSRCT的致癌基因表达程序。此外,EWS-WT1有两种异构体,其DNA结合结构域存在三个氨基酸的差异(+/- KTS),与野生型WT1中所观察到的相同,我们表明每种融合异构体具有特定的DNA结合谱,该结合谱与其野生型对应物不同,并且需要功能性的EWSR1朊病毒样结构域。值得注意的是,使用人类间皮细胞(DSRCT的候选起源细胞)进行的异种移植实验揭示,两种异构体均为生成类似DSRCT的可存活肿瘤所必需。

最后,我们鉴定出具有潜在治疗意义的新候选EWS-WT1靶基因,包括CCND1,使用临床已批准的药物Palbociclib抑制该基因可显著减少DSRCT PDX模型体内的肿瘤负荷。综上所述,我们的研究确定了DSRCT中的基因调控程序和治疗脆弱性,并为EWS-WT1复杂的异构体依赖性致癌活性提供了机制性理解。

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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