TMPRSS2-ERG、HDACs和EZH2参与以AR为中心的转录回路调控前列腺癌进展中的雄激素反应(ERG敲低后的基因表达)

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/前列腺癌分类,主题标签为Transcriptomics。数据聚焦于ERG敲低后的基因表达,用于研究TMPRSS2-ERG、HDACs与EZH2如何参与以雄激素受体(AR)为中心的转录环路,进而校准前列腺癌进展中的雄激素响应

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时间序列回归Transcriptomics
TMPRSS2-ERG, HDACs and EZH2 are involved in an AR centric transcriptional circuitry that calibrates androgenic response for prostate cancer progression (gene expression after ERG KD)

基本信息

模态
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任务类型
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创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

TMPRSS2-ERG、HDACs和EZH2参与以AR为中心的转录回路调控前列腺癌进展中的雄激素反应(ERG敲低后的基因表达)

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/前列腺癌分类,主题标签为Transcriptomics。数据聚焦于ERG敲低后的基因表达,用于研究TMPRSS2-ERG、HDACs与EZH2如何参与以雄激素受体(AR)为中心的转录环路,进而校准前列腺癌进展中的雄激素响应。源站描述指出,AR需要与多种辅因子协同才能实现精确转录,而ERG等共抑制因子(HDAC1、HDAC2、HDAC3和EZH2)被整合进AR调控网络。该数据可用于探索ERG与AR交叉对话的机制及功能后果,支持前列腺癌转录调控研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雄激素受体(AR)转录网络的失调是前列腺癌中常见的标志。为实现其精确的转录作用,AR需要与大量辅因子特异性协作。在前列腺癌中,AR转录协作因子常异常过表达,将AR信号通路改变为促进肿瘤发生的通路。近期,前列腺癌复发性融合基因ERG被证明通过充当AR信号通路的抑制因子来促进肿瘤进展。然而,ERG与AR之间这种交叉对话的确切机制和功能后果仍相对未知。有趣的是,通过染色质免疫共沉淀结合大规模并行测序,我们发现ERG和其他常见过表达的转录共抑制因子(HDAC1、HDAC2、HDAC3和EZH2)被整合进一个AR

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-35540

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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)转录网络的失调是前列腺癌中常见的标志性特征。为了实现其精确的转录作用,AR需要与众多辅因子特异性协作。在前列腺癌中,AR转录协作因子常常异常过表达,将AR信号通路改变为促进肿瘤发生的通路。近期研究表明,前列腺癌复发性融合基因ERG通过充当AR信号通路的抑制因子来促进肿瘤进展。然而,ERG与AR之间这种交互作用的确切机制及功能后果仍相对未知。有趣的是,通过染色质免疫共沉淀结合大规模平行测序技术,我们发现ERG及其他常见过表达的转录辅抑制因子(HDAC1、HDAC2、HDAC3和EZH2)通过一系列远端增强子和/或近端启动子被连接到一个以AR为中心的转录网络中。我们证明,ERG抑制了若干参与上皮分化的AR靶基因。

此外,我们证明了ERG和组蛋白去乙酰化酶对雄激素诱导基因Vinculin的抑制会增加癌细胞的侵袭性。根据我们的结果,我们提出ERG、组蛋白去乙酰化酶以及组蛋白甲基转移酶EZH2可能阻碍上皮分化,并部分通过调节AR的转录输出来促进前列腺癌的进展。使用微阵列对经过时间过程DHT刺激的人前列腺癌VCaP细胞进行基因表达谱分析。

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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