从遗传风险因素到治疗靶点:CREB3L4-GDF15轴驱动前列腺癌进展与免疫逃逸
该数据集来自search.dataone.org,聚焦前列腺癌的遗传风险因素与治疗靶点研究。源站描述显示,研究通过整合蛋白基因组学分析,包括孟德尔随机化和共定位分析,覆盖438,178名多族裔男性,识别出CREB3L4为显著风险因素及潜在治疗靶点

基本信息
资源简介
从遗传风险因素到治疗靶点:CREB3L4-GDF15轴驱动前列腺癌进展与免疫逃逸
From genetic risk factor to therapeutic target: the CREB3L4-GDF15 axis drives prostate cancer progression and immune evasion
该数据集来自search.dataone.org,聚焦前列腺癌的遗传风险因素与治疗靶点研究。源站描述显示,研究通过整合蛋白基因组学分析,包括孟德尔随机化和共定位分析,覆盖438,178名多族裔男性,识别出CREB3L4为显著风险因素及潜在治疗靶点。机制研究结合转录组和表观基因组测序,揭示CREB3L4转录激活胆固醇合成通路,为肿瘤内雄激素合成和AR通路激活提供前体,药理学抑制胆固醇生物合成可阻断该致癌轴。人前列腺肿瘤单细胞RNA测序提示特定细胞特征。数据可用于前列腺癌进展、免疫逃逸及治疗靶点相关研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):前列腺癌的持续进展及其免疫抑制微环境是晚期预后不良的关键因素。确定克服治疗耐药和免疫无反应的靶点至关重要。通过整合蛋白基因组学分析,包括在438,178名多族裔男性中进行的孟德尔随机化和共定位分析,我们发现CREB3L4是前列腺癌的重要风险因素和潜在治疗靶点。结合转录组和表观基因组测序的机制研究表明,CREB3L4转录激活胆固醇合成通路,为肿瘤内雄激素合成和AR通路激活提供前体。药理学抑制胆固醇生物合成有效阻断了这一致癌轴。人前列腺肿瘤的单细胞RNA测序表明特定
【主题与分类】
主题标签:CD8+ T cells、Cholesterol synthesis、Prostate cancer、GDF15、CREB3L4、Casual inference。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aff761927a868083df2d607aeabb55645ecce9dfb1e204cb3ecb4307e06ad2bf4
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
前列腺癌的持续进展及其免疫抑制微环境是晚期预后不良的关键因素。确定克服治疗耐药和免疫无应答的治疗靶点至关重要。通过整合蛋白质基因组学分析,包括在438,178名多族裔男性中进行的孟德尔随机化和共定位分析,我们确定CREB3L4是前列腺癌的重要风险因素和潜在治疗靶点。结合转录组和表观基因组测序的机制研究表明,CREB3L4转录激活胆固醇合成途径,为瘤内雄激素合成和AR通路激活提供前体。药理学抑制胆固醇生物合成有效阻断了这一致癌轴。人前列腺肿瘤的单细胞RNA测序表明,CREB3L4在腔上皮细胞中特异性过表达。
相互作用分析与共培养实验……,# 从遗传风险因素到治疗靶点:CREB3L4-GDF15轴驱动前列腺癌进展与免疫逃逸 数据集DOI:10.5061/dryad.rxwdbrvqm ## 数据与文件结构说明 本数据集包括CREB3L4敲低后LNCaP细胞的ATAC-seq bigwig文件,以及使用Tet-On多西环素系统过表达CREB3L4后Myc-CaP细胞的bulk RNA-seq计数矩阵。 ### 文件:NC.bw 描述: 未敲低CREB3L4的LNCaP细胞(对照组)ATAC-seq数据的bigwig文件,由Illumina NovaSeq原始数据生成。 ### 文件:si_CREB3L4.bw 描述: 敲低CREB3L4的LNCaP细胞ATAC-seq数据的bigwig文件,由Illumina NovaSeq原始数据生成。 ### 文件:tet_on-DOX__(CREB3L4-overexpression_in_Myc-CaP)_gene_count_matrix.csv 描述: 来自Myc-CaP小鼠前列腺癌细胞的RNA测序数据
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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