AR最短CAG重复定义高活性AR-LSD1轴驱动前列腺癌代谢重编程 [RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含前列腺癌RNA-Seq表达谱数据,聚焦于AR基因中CAG三核苷酸重复长度对AR转录活性、染色质互作及代谢重编程的影响

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基因组分类GPL301739606
GSE310689: Minimal-length CAG repeats in AR define a hyperactive AR-LSD1 axis driving metabolic reprogramming in prostate cancer [RNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

AR最短CAG重复定义高活性AR-LSD1轴驱动前列腺癌代谢重编程 [RNA-Seq]

Minimal-length CAG repeats in AR define a hyperactive AR-LSD1 axis driving metabolic reprogramming in prostate cancer [RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含前列腺癌RNA-Seq表达谱数据,聚焦于AR基因中CAG三核苷酸重复长度对AR转录活性、染色质互作及代谢重编程的影响。研究建立了携带最短CAG重复(编码超短polyQ序列)的同源前列腺癌细胞系,用于比较不同CAG重复长度下AR-LSD1轴的活性差异。数据可用于分析AR多态性如何影响基因表达、代谢通路及治疗响应,尤其有助于理解非洲裔男性前列腺癌风险升高和预后较差的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雄激素受体(AR)基因中的多态性CAG三核苷酸重复编码一个长度可变的N端多聚谷氨酰胺(polyQ)序列,该序列可调节AR的转录活性,较短的重复通常增强AR活性。虽然大多数男性的CAG重复长度超过17,但有一小部分男性携带AR中最短长度的CAG重复(≤17)。这些等位基因主要见于非洲裔(AA)男性,占该人群的10%以上,并可能显著导致AA男性中观察到的前列腺癌(PCa)风险增加和临床结局较差。然而,这种独特的多态性模式如何影响AR-染色质相互作用、代谢重编程和治疗反应仍不清楚。在此,我们建立了携带最短长度CAG重复(编码超短polyQ序列)的AR的同源PCa细胞系,并发现th

【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:GPL30173、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=GSE310689

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 28 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

雄激素受体(AR)基因中的多态性CAG三核苷酸重复序列编码一个长度可变的N端多聚谷氨酰胺(polyQ) tract,该tract可调节AR的转录活性,较短的tract通常增强AR活性。虽然大多数男性的AR中CAG重复序列长度超过17,但一小部分男性的AR携带最短长度的CAG重复序列(≤17)。这些等位基因主要见于非洲裔(AA)男性,占该人群的10%以上,并可能显著导致AA男性中观察到的前列腺癌(PCa)风险增加和临床结局较差。然而,这种独特的多态性模式如何影响AR-染色质相互作用、代谢重编程和治疗反应仍不清楚。在此,我们建立了携带最短长度CAG重复序列(编码超短polyQ track)的AR的同源PCa细胞系,并发现该AR变异体对AR靶向治疗表现出耐药性,同时伴有显著增强的蛋白稳定性、扩展的染色质结合以及重编程的转录谱。

值得注意的是,超短polyQ AR还重塑了整体FOXA1占据情况,并上调了参与脂肪酸代谢、脂质合成和厌氧糖酵解的基因。此外,我们发现AR-LSD1相互作用显著增强,并证明抑制LSD1可抑制这种代谢重编程并减少肿瘤生长。总之,这些发现定义了一个由AR中最小长度CAG重复序列驱动的过度活跃的AR-LSD1染色质轴,并揭示了遗传性AR多态性、AR介导的表观遗传-代谢重塑与前列腺癌生物学中人群相关差异之间的机制联系。

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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