EZH2-TTP-mTORC1轴驱动致死性前列腺癌表型可塑性与治疗脆弱性 [RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 EZH2-TTP-mTORC1 轴驱动致死性前列腺癌表型可塑性与治疗脆弱性 [RNA-seq],属于肿瘤/前列腺癌分类
![GSE306580: EZH2-TTP-mTORC1 Axis Drives Phenotypic Plasticity and Therapeutic Vulnerability in Lethal Prostate Cancer [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/164144.jpg)
基本信息
资源简介
EZH2-TTP-mTORC1轴驱动致死性前列腺癌表型可塑性与治疗脆弱性 [RNA-seq]
EZH2-TTP-mTORC1 Axis Drives Phenotypic Plasticity and Therapeutic Vulnerability in Lethal Prostate Cancer [RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 EZH2-TTP-mTORC1 轴驱动致死性前列腺癌表型可塑性与治疗脆弱性 [RNA-seq],属于肿瘤/前列腺癌分类。数据包含 1 个文件(GSE306580_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序进行表达谱分析,物种平台标注为 GPL17021、10090。源站描述指出研究利用多组学方法揭示 EZH2 调控依赖 RNA 结合蛋白 TTP 的多谱系细胞状态,并评估 EZH2 与 PI3K/mTORC1 联合抑制在表型可塑性模型中的抗肿瘤活性。该数据可用于前列腺癌表型可塑性相关基因表达分析与治疗靶点研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 27 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):表型可塑性是前列腺癌(PCa)公认的治疗耐药机制,然而目前对其驱动机制和治疗干预的认识有限。利用缺乏 Pten 和 Rb1 的基因工程小鼠模型(GEMMs),我们此前已证明染色质重编程因子 zeste 同源物增强子 2(EZH2)是促进表型可塑性的替代转录程序的重要调控因子。在此,我们采用多组学方法证明 EZH2 调控依赖 RNA 结合蛋白 Tristetraprolin(TTP)的多谱系细胞状态,TTP 介导 RNA 稳定性并激活翻译。联合化学抑制 EZH2 和 PI3K/mTORC1 在小鼠和人表型可塑性模型中产生更优的抗肿瘤活性,且当该联合方案与去势或恩杂鲁胺联用时效果最为显著。
【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:GPL17021、10090。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=GSE306580
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 26 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
表型可塑性是前列腺癌(PCa)中公认的治疗耐药机制,然而目前对其驱动机制和治疗干预的认识仍然有限。我们此前利用缺乏Pten和Rb1的基因工程小鼠模型(GEMMs)证明,染色质重编程因子zeste同源物增强子2(EZH2)是促进表型可塑性的替代转录程序的重要调控因子。在此,我们采用多组学方法证明,EZH2调控依赖RNA结合蛋白Tristetraprolin(TTP)的多谱系细胞状态,TTP介导RNA稳定性及翻译激活。联合化学抑制EZH2和PI3K/mTORC1在小鼠和人表型可塑性模型中产生了更优的抗肿瘤活性,且该联合方案与去势或恩杂鲁胺联用时效果最为显著。总之,这些数据表明表型可塑性依赖于EZH2、TTP和mTORC1信号传导之间的协调,这代表了针对这一致死性PCa表型的新型治疗依赖靶点。
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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