联合CRISPR与蛋白质组学筛选揭示cohesin-CTCF结合等位基因促进RUVBL1表达与前列腺癌进展 [RNA]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE224646,属于肿瘤/前列腺癌方向,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL16791,物种为9606
![GSE224646: Combined CRISPR and proteomics screening reveal a cohesin-CTCF-bound allele contributing to increased expression of RUVBL1 and prostate cancer progression [RNA]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/88657.jpg)
基本信息
资源简介
联合CRISPR与蛋白质组学筛选揭示cohesin-CTCF结合等位基因促进RUVBL1表达与前列腺癌进展 [RNA]
Combined CRISPR and proteomics screening reveal a cohesin-CTCF-bound allele contributing to increased expression of RUVBL1 and prostate cancer progression [RNA]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE224646,属于肿瘤/前列腺癌方向,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL16791,物种为9606。数据包含1个文件GSE224646_series_matrix.txt.gz,由Yijun、Tian于2023年2月6日发布。研究通过CRISPR与蛋白质组学联合筛选,针对前列腺癌相关SNP位点进行调控功能鉴定,可用于探索风险位点对基因表达和细胞增殖的影响,以及前列腺癌进展相关机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 06 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言 全基因组关联研究以及表达数量性状位点(eQTL)已在前列腺癌(PrCa)中鉴定出数百个单核苷酸多态性(SNP)及其靶基因。尽管这些与PrCa的遗传关联已被广泛报道,但这些风险位点的功能表征仍然具有挑战性。方法 为筛选调控性SNP,我们设计了一个包含9133条向导RNA(gRNA)的文库,靶向2,166个与PrCa相关的候选SNP位点。我们在dCas9-KRAB稳定前列腺细胞系中进行了负向筛选,并应用RIGOR程序鉴定细胞增殖所必需的SNP。我们进一步使用荧光素酶报告基因实验、ChIP-qPCR和xCas9碱基编辑在前列腺细胞中表征了一个选定的单核苷酸多态性(SNP,rs60464856)的调控作用。最后,我们研究了其生物学影响
【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:GPL16791、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=GSE224646
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 05 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE224646
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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:
数据说明
引言 全基因组关联研究结合表达数量性状位点(eQTL)已在前列腺癌(PrCa)中鉴定出数百个单核苷酸多态性(SNPs)及其靶基因。尽管这些与PrCa的遗传关联已被广泛报道,但这些风险位点的功能特征描述仍具有挑战性。方法 为了筛选调控性SNPs,我们设计了一个包含9133个指导RNAs(gRNAs)的文库,靶向2,166个与PrCa相关的候选SNP位点。我们在dCas9-KRAB稳定前列腺细胞系中进行了负筛选,并应用RIGOR程序来识别对细胞增殖至关重要的SNPs。我们进一步使用荧光素酶报告基因检测、ChIP-qPCR和xCas9碱基编辑在前列腺细胞中表征了一个选定的单核苷酸多态性(SNP,rs60464856)的调控作用。最后,我们通过体外和体内实验中的基因敲低,研究了SNP调控基因RUVBL1对细胞增殖和肿瘤生长的生物学影响。
结果 通过CRISPR干扰筛选对2,166个候选SNP进行干扰,RIGOR程序识别出117个可能调控基因从而促进前列腺癌细胞系生长优势的SNP。与未选中的SNP相比,这117个候选SNP倾向于位于转录起始位点侧翼5 kb附近(p = 0.01)。为了表征这些SNP的调控作用,我们选择了一个SNP(rs60464856)进行详细分析。该SNP被多个在筛选中显著耗竭的gRNA覆盖(FDR<0.05)。在PRACTICAL队列中进行的汇总SNP关联分析显示,G等位基因与显著更高的PrCa风险相关(p值=1.2E-16)。eQTL分析表明,G等位基因在多个数据集中与RUVBL1表达增加相关。为了进一步验证CRISPR干扰效应,我们在dCas9稳定细胞系中转染了靶向rs60464856位点的gRNA,并观察到RUVBL1表达显著受到抑制。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




