DBC1通过增强HSF1稳定性和活性促进转移性去势抵抗性前列腺癌的ChIP-seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)的ChIP-seq实验,聚焦于HSF1的基因组结合与占据情况

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基因组预测GPL246769606
GSE276302: DBC1 promotes metastatic castration-resistant prostate cancer by enhancing the stability and activity of HSF1 [ChIP-seq]

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

DBC1通过增强HSF1稳定性和活性促进转移性去势抵抗性前列腺癌的ChIP-seq数据集

DBC1 promotes metastatic castration-resistant prostate cancer by enhancing the stability and activity of HSF1 [ChIP-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)的ChIP-seq实验,聚焦于HSF1的基因组结合与占据情况。数据可用于分析HSF1在mCRPC细胞中的染色质结合位点及转录调控程序,并探究DBC1对HSF1稳定性和活性的调控机制。文件为GSE276302系列矩阵文件,适用于基因组结合谱分析相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):热休克因子1(HSF1)是一种关键的应激保护性转录因子,被多种癌症利用以促进癌细胞存活、治疗耐药和转移。转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)是全球男性癌症相关死亡的主要原因,且mCRPC进展与对HSF1依赖性的增加相关。然而,HSF1在转移性恶性肿瘤中稳定和持续激活的机制尚不清楚。在此我们显示,mCRPC细胞中HSF1驱动的转录程序及其基因组占据与CRPC细胞不同。HSF1高度激活,并且是mCRPC细胞转移潜能所必需的。此外,我们报道DBC1是mCRPC细胞中HSF1稳定性和活性的关键调节因子。DBC1是HSF1全基因组染色质占据和靶基因表达所必需的。Mecha

【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=GSE276302

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 09 202,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

热休克因子1(HSF1)是一种关键的应激保护性转录因子,被多种癌症利用以促进癌细胞存活、治疗耐药和转移。转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)是全球男性癌症相关死亡的主要原因,且mCRPC的进展与对HSF1依赖性的增加相关。然而,HSF1在转移性恶性肿瘤中稳定和持续激活的机制仍不清楚。在此,我们显示mCRPC细胞中HSF1驱动的转录程序及其基因组占据情况与CRPC细胞不同。HSF1高度激活,且为mCRPC细胞转移潜能所必需。此外,我们报道DBC1是mCRPC细胞中HSF1稳定性和活性的关键调控因子。DBC1为HSF1的全基因组染色质占据和靶基因表达所必需。机制上,DBC1增强DYRK2/PKA介导的HSF1在S320/S326位点的磷酸化,并抑制CHIP介导的HSF1泛素化,从而稳定并激活HSF1。

重要的是,DBC1缺失可抑制mCRPC细胞的生长和转移,而DBC1高表达与mCRPC患者的不良预后相关。我们的结果突显了DBC1作为关键HSF1共调节因子在mCRPC进展中的重要作用,并为晚期和转移性癌症中HSF1稳定性和活性的调控机制提供了新见解。

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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