GSE336632:tRNA剂量通过密码子偏好调控前列腺癌谱系可塑性与治疗耐药 [CUT&Run]

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个 CUT&Run 测序文件(GSE336632_series_matrix.txt.gz),用于研究 tRNA 剂量通过密码子偏好调控前列腺癌谱系可塑性与治疗耐药的机制

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基因组分类GPL246769606
GSE336632: tRNA dosage regulates lineage plasticity and therapy resistance in prostate cancer through codon bias [CUT&Run]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

GSE336632:tRNA剂量通过密码子偏好调控前列腺癌谱系可塑性与治疗耐药 [CUT&Run]

tRNA dosage regulates lineage plasticity and therapy resistance in prostate cancer through codon bias [CUT&Run]

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个 CUT&Run 测序文件(GSE336632_series_matrix.txt.gz),用于研究 tRNA 剂量通过密码子偏好调控前列腺癌谱系可塑性与治疗耐药的机制。数据覆盖基因组结合/占据谱分析,物种为人(9606),平台为 GPL24676。可用于分析 TARDBP、ZSCAN29 等 DNA 结合蛋白在 tRNAArg(UCU)-1 基因组位点的结合特征,以及 tRNA 介导的翻译程序与谱系保真性、雄激素受体靶向治疗敏感性之间的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):谱系可塑性是癌症治疗耐药的基础,但使这种表型灵活性得以实现的翻译机制在很大程度上仍不清楚。以前列腺癌作为谱系依赖性的范例,我们进行了无偏小 RNA 测序,并鉴定出 tRNAArg(UCU)-1 是谱系转换和治疗耐药的调节因子。tRNAArg(UCU)-1 对于重编程谱系依赖性既是必要的也是充分的,这种依赖性可以被调节以恢复对雄激素受体靶向治疗的敏感性。我们鉴定出 TARDBP 和 ZSCAN29 是直接结合 tRNAArg(UCU)-1 基因组位点以调节其表达的 DNA 结合蛋白,揭示了非经典 tRNA 特异性基因调控的重要性。在机制上,tRNAArg(UCU)-1 控制一个以 SWI/SNF 染色质重塑因子为中心的翻译程序,这些因子是维持谱系保真性所必需的。在患者中,tRNA

【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:GPL24676、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=GSE336632

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 13 202,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

谱系可塑性是癌症治疗耐药的基础,然而使这种表型灵活性得以实现的转化机制在很大程度上仍不清楚。以前列腺癌作为谱系依赖性的范例,我们进行了无偏小RNA测序,并鉴定出tRNAArg(UCU)-1是谱系转换和治疗耐药的调控因子。tRNAArg(UCU)-1既是重编程谱系依赖性所必需的,也是充分的,而谱系依赖性可被调控以恢复对雄激素受体靶向治疗的敏感性。我们鉴定出TARDBP和ZSCAN29是直接结合tRNAArg(UCU)-1基因组位点以调控其表达的DNA结合蛋白,揭示了非经典tRNA特异性基因调控的重要性。在机制上,tRNAArg(UCU)-1控制一个以SWI/SNF染色质重塑因子为中心的翻译程序,这些重塑因子是维持谱系保真性所必需的。在患者中,tRNAArg(UCU)-1在神经内分泌前列腺癌中下调,其缺失与转移加速和生存期差相关。

这些发现揭示了一个此前未被认识的tRNA特异性调控轴,它将密码子生物学与前列腺癌的谱系依赖性和治疗耐药性联系起来。

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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