CDX1和CDX2通过抑制β-catenin促进的Pol II-DSIF-PAF1C复合物形成抑制结肠癌干性

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE287500系列矩阵文件,主题为CDX1和CDX2通过抑制β-catenin促进的Pol II-DSIF-PAF1C复合物形成来抑制结肠癌干性

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基因组预测GPL167919606
GSE287500: CDX1 and CDX2 suppress colon cancer stemness by inhibiting beta-catenin-facilitated formation of Pol II-DSIF-PAF1C complex

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

CDX1和CDX2通过抑制β-catenin促进的Pol II-DSIF-PAF1C复合物形成抑制结肠癌干性

CDX1 and CDX2 suppress colon cancer stemness by inhibiting beta-catenin-facilitated formation of Pol II-DSIF-PAF1C complex

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE287500系列矩阵文件,主题为CDX1和CDX2通过抑制β-catenin促进的Pol II-DSIF-PAF1C复合物形成来抑制结肠癌干性。数据涉及基因组结合/占据高通量测序,平台为GPL16791,物种为9606(人类)。可用于研究CDX1/2调控结肠癌干性相关基因(如LGR5)的机制,以及转录因子与染色质结合、RNA聚合酶II复合物动态等表观遗传分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):同源盒转录因子CDX1和CDX2(以下简称CDX1/2)在决定肠上皮细胞身份和调节其干细胞功能中起关键作用。然而,CDX1/2在调节结肠癌干性中的作用及其潜在机制尚不清楚。在这里,我们显示Cdx1的完全缺失或Cdx1/2的同时缺失增加了肠道肿瘤的干性和恶性。一致地,CDX1/2降低了包括LGR5在内的癌症干性相关基因的表达水平。CDX1/2结合到LGR5转录起始位点(TSS)的下游区域,β-catenin也结合于此。尽管H3乙酰化增加且染色质结构开放,CDX1/2降低了LGR5 TSS周围DRB敏感性诱导因子(DSIF)、RNA聚合酶II相关因子1(PAF1)和Pol II复合物的水平。通过同源域,CDX1/2协同

【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/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE287500

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 30 202,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

同源盒转录因子CDX1和CDX2(以下称CDX1/2)在决定肠上皮细胞身份和调控其干细胞功能中发挥关键作用。然而,CDX1/2在调控结肠癌干性中的作用及其潜在机制尚不清楚。在此,我们表明,Cdx1的完全缺失或Cdx1/2的同时缺失增加了肠道肿瘤的干性和恶性程度。与此一致,CDX1/2降低了包括LGR5在内的癌症干性相关基因的表达水平。CDX1/2结合于LGR5转录起始位点(TSS)的下游区域,β-catenin亦结合于此。尽管H3乙酰化增加且染色质结构开放,CDX1/2仍降低了LGR5 TSS周围DRB敏感性诱导因子(DSIF)、RNA聚合酶II相关因子1(PAF1)及Pol II复合物的水平。CDX1/2通过同源域,以相加的方式阻止β-catenin与这些复合物之间的相互作用,从而协同抑制β-catenin促进的含DSIF和PAF1复合物的活性Pol II复合物的形成。

我们的研究结果表明,CDX1/2通过DSIF和PAF1复合物拮抗β-catenin,协同抑制结肠肿瘤发生和癌症干性。此外,DSIF和PAF1复合物作为转录平台,将肿瘤抑制信号和致癌信号整合到控制结肠肿瘤发生的基因表达中。

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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