GSE272027:基质硬度调控前列腺癌雄激素应答基因与染色质状态(ATAC-seq)

研究利用 ATAC-seq 与 RNAseq 在不同细胞外基质硬度条件下检测 AR 阳性前列腺癌细胞的染色质状态与雄激素应答基因表达,并结合 SUC2 转移性前列腺腺癌患者数据集,探索基质硬度对前列腺癌进展、转录调控及 AR 功能的影响

geo
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基因组分类GPL185739606
GSE272027: Matrix stiffness modulates androgen response genes and chromatin state in prostate cancer (ATAC-seq)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

GSE272027:基质硬度调控前列腺癌雄激素应答基因与染色质状态(ATAC-seq)

Matrix stiffness modulates androgen response genes and chromatin state in prostate cancer (ATAC-seq)

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE272027_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/前列腺癌。研究利用 ATAC-seq 与 RNAseq 在不同细胞外基质硬度条件下检测 AR 阳性前列腺癌细胞的染色质状态与雄激素应答基因表达,并结合 SUC2 转移性前列腺腺癌患者数据集,探索基质硬度对前列腺癌进展、转录调控及 AR 功能的影响。数据可用于分析基质硬度相关的染色质可及性变化与基因表达调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞外基质(ECM)与前列腺癌(PCa)肿瘤之间的相互作用已被证明会增加 ECM 硬度,并与更具侵袭性的疾病形式相关。然而,ECM 硬度对雄激素受体(AR)——前列腺癌的主要治疗靶点——的影响仍不清楚。在此,我们旨在探究基质硬度是否影响 AR 阳性 PCa 细胞在不同 ECM 硬度条件下的 PCa 进展、转录调控、染色质状态和 AR 功能。我们在不同 ECM 条件下使用 ATAC-seq 和 RNAseq 以及 SUC2 转移性前列腺腺癌患者数据集,以了解 ECM 硬度对染色质状态、雄激素应答基因的作用,并评估基质硬度对前列腺癌进展的影响。结果显示,ECM 硬度增加提高了与增殖和分化相关的基因的表达

【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:GPL18573、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=GSE272027

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 26 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

细胞外基质(ECM)与前列腺癌(PCa)肿瘤之间的相互作用已被证明会增加ECM硬度,并与更具侵袭性的疾病形式相关。然而,ECM硬度对雄激素受体(AR)——前列腺癌的主要治疗靶点——的影响仍不明确。在此,我们旨在探究在不同ECM硬度条件下,基质硬度是否影响AR阳性前列腺癌细胞中的前列腺癌进展、转录调控、染色质状态及AR功能。我们在不同ECM条件下运用ATAC-seq和RNAseq,并结合SUC2转移性前列腺腺癌患者数据集,以了解ECM硬度对染色质状态、雄激素应答基因的作用,并评估基质硬度对前列腺癌进展的影响。结果显示,ECM硬度增加可提高与增殖和分化相关基因的表达。相反,雄激素应答基因在软ECM条件下诱导最为显著。将染色质可及性与转录组结果相结合发现,雄激素应答基因在软ECM条件下具有更高的转录可用性。

此外,细胞外基质硬度增加上调了与SUC2数据集中总体生存率低相关的基因。综上所述,我们的结果表明,硬基质硬度相关基因的高表达可能促进前列腺癌进展,导致疾病发展为更具侵袭性的形式,生存率较低。

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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