雄激素刺激快速重塑三维染色质结构及转录因子结合触发前列腺癌AR介导基因转录数据集2

该数据集来自NCBI GEO,聚焦前列腺癌中雄激素受体(AR)介导的转录调控。研究利用LNCaP细胞的时间序列雄激素刺激模型,整合多组学数据在MOFA+框架下分析AR介导的转录动态,揭示AR在基因启动子的快速结合对启动新生转录的关键作用,以及侧翼AREs上H3K27乙酰化与FOXA1组成性结合的关系

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时间序列预测GPL294809606
GSE333286: Androgen stimulation rapidly reorganizes 3D chromatin structure and transcription factor binding to trigger AR-mediated gene transcription in prostate cancer [dataset 2]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

雄激素刺激快速重塑三维染色质结构及转录因子结合触发前列腺癌AR介导基因转录数据集2

Androgen stimulation rapidly reorganizes 3D chromatin structure and transcription factor binding to trigger AR-mediated gene transcription in prostate cancer [dataset 2]

该数据集来自NCBI GEO,聚焦前列腺癌中雄激素受体(AR)介导的转录调控。研究利用LNCaP细胞的时间序列雄激素刺激模型,整合多组学数据在MOFA+框架下分析AR介导的转录动态,揭示AR在基因启动子的快速结合对启动新生转录的关键作用,以及侧翼AREs上H3K27乙酰化与FOXA1组成性结合的关系。数据包含1个文件,可用于研究三维染色质结构、转录因子结合与基因转录的时序协调机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雄激素受体(AR)介导的转录驱动前列腺癌进展,并始终是关键的治疗靶点。雄激素激活AR会触发核转位、在AR调控元件(AREs)处的DNA结合以及转录起始。该过程涉及FOXA1等辅因子、表观遗传修饰和三维染色质相互作用。然而,AR介导转录过程中这些事件的时间协调仍知之甚少。利用LNCaP前列腺癌细胞中的时间序列雄激素刺激模型,我们在MOFA+框架内整合了时间多组学数据,以解析AR介导的转录动态。我们的分析揭示,AR在基因启动子处的快速结合对于启动AR靶基因的新生转录至关重要。我们鉴定了侧翼AREs处的H3K27乙酰化,这些AREs由组成性FOXA1结合预先标记,该乙酰化是

【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:GPL29480、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=GSE333286

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 22 202,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

雄激素受体(AR)介导的转录驱动前列腺癌进展,并始终是关键的治疗靶点。雄激素激活AR后,触发核转位、AR调控元件(AREs)上的DNA结合以及转录起始。该过程涉及FOXA1等共因子、表观遗传修饰及三维染色质相互作用。然而,AR介导转录过程中这些事件的时间协调机制仍知之甚少。我们利用LNCaP前列腺癌细胞中的时间序列雄激素刺激模型,在MOFA+框架内整合时间多组学数据,以解析AR介导的转录动态。分析揭示,AR在基因启动子上的快速结合对于启动AR靶基因的新生转录至关重要。我们鉴定出侧翼AREs处的H3K27乙酰化,该修饰由组成性FOXA1结合预先标记,是AR招募的先决条件。此外,雄激素刺激诱导新生转录从MYC向AR靶基因的时间性早期转移,这很可能由三维染色质相互作用的短暂破坏所介导。

此外,CRISPR介导的对AR相关染色质接触的抑制会沉默相连的靶基因,这表明动态基因组架构是AR驱动转录所必需的。这些发现揭示了雄激素刺激后3D染色质结构和转录因子结合的动态重组,导致形成不同的时间性表观基因组状态。这项工作为前列腺癌中AR介导的转录激活机制提供了新见解,并突出了MYC与AR在调控激素驱动癌症转录中的相互作用。

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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