GSE179743:前列腺癌中BAZ2A-RNA依赖的与TOP2A和KDM1A关联抑制基因表达

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE179743_series_matrix.txt.gz),主题为前列腺癌中BAZ2A通过RNA结合TAM结构域与TOP2A和KDM1A关联并抑制基因表达的机制研究

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基因组预测GPL246769606
GSE179743: BAZ2A-RNA dependent association with TOP2A and KDM1A represses gene expression in prostate cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE179743:前列腺癌中BAZ2A-RNA依赖的与TOP2A和KDM1A关联抑制基因表达

BAZ2A-RNA dependent association with TOP2A and KDM1A represses gene expression in prostate cancer

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE179743_series_matrix.txt.gz),主题为前列腺癌中BAZ2A通过RNA结合TAM结构域与TOP2A和KDM1A关联并抑制基因表达的机制研究。数据覆盖高通量测序表达谱,可用于分析BAZ2A介导的基因抑制机制、TOP2A和KDM1A与BAZ2A表达的相关性,以及药物抑制对BAZ2A抑制基因的调控作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BAZ2A抑制由RNA聚合酶I转录的rRNA基因(rDNA)。在前列腺癌(PCa)中,BAZ2A的功能超出这一作用,因为它抑制在转移性疾病中经常被沉默的基因。然而,这种BAZ2A介导的抑制机制仍不清楚。在这里,我们表明BAZ2A通过其RNA结合TAM结构域抑制基因,其机制与rDNA沉默不同。尽管TAM结构域介导BAZ2A募集到rDNA,但在PCa中,这对于BAZ2A与靶基因的关联并非必需。相反,BAZ2A-TAM结构域与RNA结合介导与拓扑异构酶2A(TOP2A)和组蛋白去甲基化酶KDM1A的相互作用,其表达在局限性和转移性PCa中与BAZ2A水平正相关。TOP2A和KDM1A的药理学抑制上调受BAZ2A抑制的基因,这些基因由结合BAZ2A的无活性增强子调控。

【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/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE179743

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 14 202,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

BAZ2A抑制由RNA聚合酶I转录的rRNA基因(rDNA)。在前列腺癌(PCa)中,BAZ2A的功能超出了这一作用,因为它还抑制在转移性疾病中经常被沉默的基因。然而,BAZ2A介导的这种抑制机制仍不清楚。在此,我们表明BAZ2A通过其RNA结合TAM结构域抑制基因,其机制与rDNA沉默不同。尽管TAM结构域介导BAZ2A募集至rDNA,但在PCa中,这并非BAZ2A与靶基因结合所必需。相反,BAZ2A-TAM结构域与RNA结合,介导与拓扑异构酶2A(TOP2A)和组蛋白去甲基化酶KDM1A的相互作用,而这两种酶的表达在局限性和转移性PCa中与BAZ2A水平呈正相关。药理学抑制TOP2A和KDM1A会上调受BAZ2A抑制的基因,这些基因由BAZ2A结合的失活增强子调控,而rRNA基因不受影响。我们的发现揭示了PCa中一种基于RNA的新型基因调控机制。

此外,我们确定BAZ2A与TOP2A及KDM1A之间的RNA介导相互作用抑制了对前列腺癌至关重要的基因,并可能有助于对患者的前列腺癌风险和治疗进行分层。

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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