EZH2-TTP-mTORC1轴驱动致死性前列腺癌表型可塑性与治疗脆弱性 [ChIP-Seq]

数据聚焦致死性前列腺癌中EZH2-TTP-mTORC1轴驱动的表型可塑性与治疗脆弱性研究,可用于分析EZH2等因子的基因组结合特征及相关转录调控机制(来源 NCBI)

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基因组分类GPL1905710090
GSE306733: EZH2-TTP-mTORC1 Axis Drives Phenotypic Plasticity and Therapeutic Vulnerability in Lethal Prostate Cancer [ChIP-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

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 [ChIP-Seq]

EZH2-TTP-mTORC1 Axis Drives Phenotypic Plasticity and Therapeutic Vulnerability in Lethal Prostate Cancer [ChIP-Seq]

该数据集为GSE306733的ChIP-Seq部分,来源于ncbi.nlm.nih.gov,包含1个文件(GSE306733_series_matrix.txt.gz),主题为基因组结合/占据谱分析(高通量测序),物种为小鼠(10090),平台为GPL19057。数据聚焦致死性前列腺癌中EZH2-TTP-mTORC1轴驱动的表型可塑性与治疗脆弱性研究,可用于分析EZH2等因子的基因组结合特征及相关转录调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 28 202。

【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,然而目前对驱动机制和治疗干预的了解有限。利用缺乏Pten和Rb1的基因工程小鼠模型(GEMMs),我们先前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节因子。在此,我们使用多组学方法证明EZH2调节依赖于RNA结合蛋白Tristetraprolin(TTP)的多谱系细胞状态,TTP介导RNA稳定性和翻译激活。联合化学抑制EZH2和PI3K/mTORC1在小鼠和人类表型可塑性模型中产生优越的抗肿瘤活性,并且当该联合与去势或恩杂鲁胺一起使用时最为显著。

【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:GPL19057、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=GSE306733

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE306733

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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

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仍然有限。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调控依赖于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性。

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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