METTL1沉默对去势抵抗性前列腺癌细胞LNCaP-AI mRNA m7G修饰影响的m7G AlkAniline-Seq分析
数据涉及前列腺癌表观遗传修饰研究,可用于探索METTL1介导的m7G修饰在去势抵抗性前列腺癌进展中的潜在作用(来源 NCBI)
![GSE239766: Effect of silencing of METTL1 on m7G modification within mRNA of castration-resistant prostate cancer cells LNCaP-AI via m7G AlkAniline-Seq analysis. [m7G]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/152499.jpg)
基本信息
资源简介
METTL1沉默对去势抵抗性前列腺癌细胞LNCaP-AI mRNA m7G修饰影响的m7G AlkAniline-Seq分析
Effect of silencing of METTL1 on m7G modification within mRNA of castration-resistant prostate cancer cells LNCaP-AI via m7G AlkAniline-Seq analysis. [m7G]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE239766_series_matrix.txt.gz),主题为沉默METTL1对去势抵抗性前列腺癌细胞LNCaP-AI mRNA中m7G修饰的影响,采用m7G AlkAniline-Seq分析。数据涉及前列腺癌表观遗传修饰研究,可用于探索METTL1介导的m7G修饰在去势抵抗性前列腺癌进展中的潜在作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 01 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:N7-甲基鸟苷(m7G)修饰是除m6A修饰之外较为常见的一种表观遗传修饰,主要存在于mRNA帽结构、mRNA内部、转移RNA(tRNA)、pri-miRNA和核糖体RNA(rRNA)中。研究发现,m7G修饰在mRNA转录、tRNA稳定性、rRNA加工成熟和miRNA生物合成中发挥重要作用。然而,mRNA中的m7G修饰及其“写入器”甲基转移酶1(METTL1)在肿瘤,尤其是前列腺癌(PCa)中的作用尚未被揭示。方法:通过RNA-seq和体外实验评估激素敏感性前列腺癌(HSPC)与去势抵抗性前列腺癌(CRPC)之间METTL1的差异表达水平。通过体外和体内实验研究METTL1对CRPC进展的影响。METTL1表达的上游分子机制
【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:Other、GPL20301、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=GSE239766
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 22 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:N7-甲基鸟苷(m7G)修饰是除m6A修饰外较为常见的一种表观遗传修饰,主要存在于mRNA帽结构、mRNA内部、转运RNA(tRNA)、pri-miRNA和核糖体RNA(rRNA)中。研究发现,m7G修饰在mRNA转录、tRNA稳定性、rRNA加工成熟及miRNA生物合成中发挥重要作用。然而,m7G修饰在mRNA中的作用及其“写入器”甲基转移酶1(METTL1)在肿瘤,尤其是前列腺癌(PCa)中的作用尚未被揭示。方法:通过RNA-seq和体外实验评估METTL1在激素敏感性前列腺癌(HSPC)和去势抵抗性前列腺癌(CRPC)之间的差异表达水平。通过体外和体内实验研究METTL1对CRPC进展的影响。
通过染色质免疫沉淀定量逆转录聚合酶链反应(CHIP-qPCR)、免疫共沉淀(Co-IP)、荧光素酶报告基因实验、转录组测序、m7G AlkAniline-Seq以及mRNA降解实验等,探究了METTL1表达上调的上游分子机制及其作用的下游机制。结果与结论:本研究发现METTL1在CRPC中升高,且METTL1升高的患者往往预后不良。在功能上,敲低CRPC细胞中的METTL1显著限制了细胞增殖和侵袭能力。在机制上,我们揭示了P300可与SP1形成复合物,并通过SP1结合到METTL1基因的启动子区域,从而介导CRPC中METTL1的转录上调。随后,我们的研究结果表明,METTL1通过在其mRNA内部添加m7G修饰,增强CDK14 mRNA的稳定性,最终促进CRPC进展。
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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