ZNF263-NuRD抑制STAT1削弱前列腺癌MHC-I抗原呈递与IFN-γ疗效数据集
该数据集来自 Dryad，围绕前列腺癌免疫逃逸机制，研究 ZNF263 通过招募 NuRD 抑制 STAT1 启动子、降低 STAT1 与 MHC-I 表达，从而削弱 MHC-I 抗原呈递和 IFN-γ 疗效
基本信息
资源简介
ZNF263-NuRD抑制STAT1削弱前列腺癌MHC-I抗原呈递与IFN-γ疗效数据集
Data from: ZNF263-NuRD-mediated repression of STAT1 curtails MHC-I antigen presentation and IFN-γ efficacy in prostate cancer
该数据集来自 Dryad，围绕前列腺癌免疫逃逸机制，研究 ZNF263 通过招募 NuRD 抑制 STAT1 启动子、降低 STAT1 与 MHC-I 表达，从而削弱 MHC-I 抗原呈递和 IFN-γ 疗效。数据涵盖缺氧条件下 ZNF263 磷酸化驱动的相分离与 S662 位 O-GlcNAc 修饰、PRKDC 相互作用、Viroptic 作为 KRAB 口袋结合物破坏 ZNF263–NuRD 并在体内增强 IFN-γ 抗肿瘤免疫，以及 ZNF263 高表达与低 MHC-I、CD8+ T 细胞稀少和生存不良的关联，可用于前列腺癌免疫治疗靶点研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Univer。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：MHC-I 缺失是前列腺癌（PCa）免疫逃逸和免疫治疗失败的标志。在此，我们发现 ZNF263 是一种转录抑制因子，通过将 NuRD 招募至 STAT1 启动子来沉默 MHC-I，从而降低 STAT1 和 MHC-I 表达。缺氧通过两种 ZNF263 修饰增强这种抑制：磷酸化驱动的相分离增强 NuRD 相互作用，以及 S662 位点的 O-GlcNAc 糖基化有助于 STAT1 启动子结合。O-GlcNAc 糖基化还促进 PRKDC 相互作用，放大磷酸化。ZNF263 缺失时，IFN-γ 对 MHC-I 的诱导增强。计算机对接鉴定出 Viroptic 作为 KRAB 口袋结合物，破坏 ZNF263–NuRD，去抑制 STAT1，并在体内增强 IFN-γ 抗肿瘤免疫。高 ZNF263 与低 MHC-I、CD8+ T 细胞稀少和生存不良相关，为在前列腺癌免疫治疗中靶向 ZNF263 提供了依据。
【主题与分类】
主题标签：Prostate cancer、Antigen presentation、T cells。本站分类：肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.bnzs7h4sr
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.bnzs7h4sr
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 2.13 GB。
数据说明
MHC-I缺失是前列腺癌（PCa）免疫逃逸和免疫治疗失败的标志。本研究发现ZNF263是一种转录抑制因子，通过将NuRD招募至STAT1启动子来沉默MHC-I，从而降低STAT1和MHC-I的表达。缺氧通过两种ZNF263修饰增强这种抑制作用：磷酸化驱动的相分离增强与NuRD的相互作用，以及S662位点的O-GlcNAc糖基化促进STAT1启动子结合。O-GlcNAc糖基化还促进PRKDC相互作用，放大磷酸化。ZNF263缺失后，IFN-γ对MHC-I的诱导作用增强。计算机模拟对接鉴定出Viroptic为KRAB口袋结合物，可破坏ZNF263–NuRD相互作用，解除对STAT1的抑制，并在体内增强IFN-γ的抗肿瘤免疫。高ZNF263与低MHC-I、CD8+ T细胞稀少及生存期差相关，为前列腺癌免疫治疗中靶向ZNF263提供了依据。
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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