系统性多组学细胞系图谱揭示Ewing sarcoma融合癌基因介导的基因调控原理

数据可用于研究EWSR1-ETS融合转录因子将GGAA微卫星转化为新增强子的机制,识别EWSR1-ETS靶标及偏好性GGAA微卫星特征,并探索融合癌基因介导基因调控的间接模式(来源 omicsdi.org)

omicsdi
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基因组分类Cell cultureEwing sarcoma
Systematic multi-omics cell line profiling uncovers principles of Ewing sarcoma fusion oncogene-mediated gene regulation

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

系统性多组学细胞系图谱揭示Ewing sarcoma融合癌基因介导的基因调控原理

该数据集来自omicsdi.org,包含18株可诱导EWSR1-ETS敲低的Ewing sarcoma细胞系的全基因组、DNA甲基化、转录组、蛋白质组和ChIP-seq数据,构成Ewing Sarcoma Cell Line Atlas(ESCLA)。数据可用于研究EWSR1-ETS融合转录因子将GGAA微卫星转化为新增强子的机制,识别EWSR1-ETS靶标及偏好性GGAA微卫星特征,并探索融合癌基因介导基因调控的间接模式(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Ewing sarcoma(EwS)的特征是EWSR1-ETS融合转录因子将多态性GGAA微卫星(mSats)转化为强效新增强子。尽管额外突变的缺乏使EwS成为研究显性融合癌基因与新增强子协同原理的真实模型,但经过充分表征的模型数量有限阻碍了这一研究。在此我们提出Ewing Sarcoma Cell Line Atlas(ESCLA),包含18株具有可诱导EWSR1-ETS敲低细胞系的全基因组、DNA甲基化、转录组、蛋白质组和染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)数据。ESCLA显示了数百个EWSR1-ETS靶标、EWSR1-ETS偏好性GGAA mSats的性质,以及EWSR1-ETS介导基因调控的推定间接模式,这些汇聚于一个特异但可塑的EwS特征的双重性。我们识别出异质性调控的EWSR1-ETS-

【主题与分类】

主题标签:Cell culture、Ewing sarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD052856

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

尤文肉瘤(EwS)的特征在于EWSR1-ETS融合转录因子将多态性GGAA微卫星(mSats)转化为强效的新生增强子。尽管额外突变的缺乏使EwS成为研究显性融合癌基因与新生增强子之间协同原理的真实模型,但经过充分表征的模型数量有限阻碍了这一研究。在此,我们呈现尤文肉瘤细胞系图谱(ESCLA),包含18个具有诱导型EWSR1-ETS敲低功能的细胞系的全基因组、DNA甲基化、转录组、蛋白质组和染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)数据。ESCLA揭示了数百个EWSR1-ETS靶标、EWSR1-ETS偏好性GGAA mSats的性质,以及EWSR1-ETS介导基因调控的推定间接模式,这些汇聚于一个特异但可塑的EwS特征的双重性之中。我们鉴定出异质性调控的EWSR1-ETS靶标作为潜在的预后EwS生物标志物。我们免费提供的ESCLA(http://r2platform.com/escla/)是EwS研究的丰富资源,并凸显了全面数据集在揭示嵌合转录因子异质性基因调控原理方面的强大能力。

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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