前列腺癌中雄激素受体前体mRNA茎环结构决定AR-V7剪接命运
该数据集来自NCBI GEO,聚焦去势抵抗性前列腺癌中雄激素受体剪接异构体AR-V7的生成机制。研究通过SHAPE-MaP构建了CE3 3'剪接位点的首个实验指导二级结构模型,预测出一个此前未描述的RNA茎环结构,并利用AR-V7 minigene实验观察该结构稳定化对AR-V7丰度的影响

基本信息
资源简介
前列腺癌中雄激素受体前体mRNA茎环结构决定AR-V7剪接命运
An androgen receptor pre-mRNA stem loop structure determines splicing fate of AR-V7 in prostate cancer
该数据集来自NCBI GEO,聚焦去势抵抗性前列腺癌中雄激素受体剪接异构体AR-V7的生成机制。研究通过SHAPE-MaP构建了CE3 3'剪接位点的首个实验指导二级结构模型,预测出一个此前未描述的RNA茎环结构,并利用AR-V7 minigene实验观察该结构稳定化对AR-V7丰度的影响。数据可用于探索前体mRNA结构对剪接命运的调控,以及AR-V7作为AR通路抑制剂耐药标志物的机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在去势抵抗性前列腺癌(CRPC)中,雄激素受体(AR)剪接异构体AR-V7的检出与AR通路抑制剂(ARPI)耐药及患者不良预后密切相关。AR-V7包含转录终止性隐蔽外显子3(CE3),该外显子将配体结合域从AR蛋白中排除,从而使AR驱动的转录调控不依赖雄激素。虽然已描述了几种CE3剪接调控蛋白,但该区域前体mRNA结构的影响尚不清楚。我们进行了SHAPE-MaP,以建立CE3 3'剪接位点的首个实验指导的二级结构模型。该模型预测了一个此前未描述的RNA茎环结构,我们假设该结构可能抑制AR-V7的生物发生。使用AR-V7 minigene实验,我们观察到响应于该结构稳定化,AR-V7丰度降低,le
【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、GPL15520、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=GSE307202
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 29 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
在去势抵抗性前列腺癌(CRPC)中,雄激素受体(AR)剪接异构体AR-V7的检出与AR通路抑制剂(ARPI)耐药及患者不良预后密切相关。AR-V7包含转录终止性隐蔽外显子3(CE3),该外显子使AR蛋白缺失配体结合域,从而使AR驱动的转录调控不依赖雄激素。尽管已描述多种CE3剪接调控蛋白,但该区域前体mRNA结构的影响尚不清楚。我们采用SHAPE-MaP技术,构建了首个基于实验数据的CE3 3’剪接位点二级结构模型。该模型预测了一个此前未描述的RNA茎环结构,我们推测其可抑制AR-V7生成。通过AR-V7小基因实验,我们观察到稳定该结构后AR-V7丰度降低,因此将其命名为隐蔽外显子3剪接抑制性茎环(CE3-SISL)。∆SHAPE分析支持该位点存在蛋白相互作用,而这种相互作用在雄激素非依赖性状态下消失。
利用定量蛋白质组学,我们筛选出候选互作因子,如神经肿瘤学腹侧抗原1(NOVA1),这可能有助于解释CE3-SISL的抑制功能。这些数据共同支持了该RNA结构在AR-V7生成中的重要性,并提示其可能是AR-V7耗竭剂的潜在靶点。作为概念验证,我们开发了几种针对CE3-SISL的反义寡核苷酸(ASOs),在微小基因检测及内源性表达AR-V7的细胞中,无论是否使用ARPI恩杂鲁胺,均显示出对AR-V7生成近乎完全的抑制。因此,CE3-SISL在AR-V7生成中具有功能,并可作为AR-V7驱动的CRPC治疗开发中的结构靶点。
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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