CDK8抑制解除融合驱动肺泡横纹肌肉瘤肌分化阻滞 [CUT&RUN]

该数据集为GSE303151的CUT&RUN部分,聚焦融合驱动的肺泡横纹肌肉瘤(aRMS)。研究通过Depmap功能基因组分析发现CDK8是aRMS的新依赖靶点,CDK8敲除或药物抑制均可抑制肿瘤细胞生长并诱导肌源性分化

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基因组分类GPL246769606
GSE303151: CDK8 Inhibition Releases the Muscle Differentiation Blockade in Fusion-driven Alveolar Rhabdomyosarcoma [CUT&RUN]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

CDK8抑制解除融合驱动肺泡横纹肌肉瘤肌分化阻滞 [CUT&RUN]

CDK8 Inhibition Releases the Muscle Differentiation Blockade in Fusion-driven Alveolar Rhabdomyosarcoma [CUT&RUN]

该数据集为GSE303151的CUT&RUN部分,聚焦融合驱动的肺泡横纹肌肉瘤(aRMS)。研究通过Depmap功能基因组分析发现CDK8是aRMS的新依赖靶点,CDK8敲除或药物抑制均可抑制肿瘤细胞生长并诱导肌源性分化。数据包含1个文件GSE303151_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行基因组结合/占据谱分析,物种为人(9606),平台为GPL24676。可用于研究CDK8抑制诱导分化的转录调控机制及SIX4等转录因子的结合特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺泡横纹肌肉瘤(aRMS)是一种融合驱动的儿童癌症,生存率低且治疗选择有限。为发现新的脆弱性,我们对功能基因组数据集(Depmap)进行了基于复合物的分析,确定CDK8是aRMS中的一个新依赖靶点。CDK8敲除或药理学抑制均可在体外和体内损害肿瘤细胞生长并诱导肌源性分化。与基因缺失相比,CDK8抑制诱导了更动态的转录变化,提示CDK8抑制剂具有独特的功能获得机制。通过全基因组CRISPR-Cas9药物修饰筛选,我们确定CDK8抑制剂的最大抗肿瘤活性需要Mediator激酶模块的存在以及与SAGA复合物的转录协同。我们进一步确定SIX4是介导CDK8抑制剂诱导的t

【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:GPL24676、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=GSE303151

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 13 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

腺泡状横纹肌肉瘤(aRMS)是一种由融合基因驱动的儿童肿瘤,生存率低且治疗选择有限。为揭示新的脆弱性,我们对功能基因组数据集(Depmap)进行了基于复合物的分析,发现CDK8是aRMS中的一个新的依赖性靶点。CDK8敲除或药物抑制均可在体外和体内损害肿瘤细胞生长并诱导肌源性分化。与基因缺失相比,CDK8抑制诱导了更动态的转录变化,提示CDK8抑制剂具有不同的功能获得机制。通过全基因组CRISPR-Cas9药物修饰筛选,我们确定CDK8抑制剂的最大抗肿瘤活性需要Mediator激酶模块的存在以及与SAGA复合物的转录协同。我们进一步鉴定SIX4是介导CDK8抑制剂诱导的肌源性分化基因转录激活和肿瘤细胞增殖的关键转录因子。这些发现为CDK8抑制作为aRMS中诱导分化的治疗策略提供了强有力的依据。

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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