ZNF263-NuRD介导的STAT1抑制削弱前列腺癌MHC-I抗原呈递与IFN-γ疗效
该数据集来自search.dataone.org,聚焦前列腺癌中ZNF263通过招募NuRD沉默STAT1启动子、降低STAT1与MHC-I表达从而削弱抗原呈递和IFN-γ疗效的机制研究

基本信息
资源简介
ZNF263-NuRD介导的STAT1抑制削弱前列腺癌MHC-I抗原呈递与IFN-γ疗效
ZNF263-NuRD-mediated repression of STAT1 curtails MHC-I antigen presentation and IFN-γ efficacy in prostate cancer
该数据集来自search.dataone.org,聚焦前列腺癌中ZNF263通过招募NuRD沉默STAT1启动子、降低STAT1与MHC-I表达从而削弱抗原呈递和IFN-γ疗效的机制研究。数据覆盖缺氧条件下ZNF263磷酸化驱动相分离增强NuRD互作、S662位O-GlcNAcylation促进STAT1启动子结合及PRKDC互作等调控环节,并涉及Viroptic靶向KRAB口袋的分子对接与体内抗肿瘤免疫评估。可用于前列腺癌免疫逃逸机制研究、MHC-I调控分析及ZNF263靶向免疫治疗策略探索(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):MHC-I缺失是前列腺癌(PCa)免疫逃逸和免疫治疗失败的标志。本研究发现ZNF263是一种转录抑制因子,通过将NuRD招募至STAT1启动子来沉默MHC-I,降低STAT1和MHC-I表达。缺氧通过两种ZNF263修饰增强这种抑制:磷酸化驱动的相分离增强NuRD相互作用,以及S662位点的O-GlcNAcylation有助于STAT1启动子结合。O-GlcNAcylation还促进PRKDC相互作用,放大磷酸化。ZNF263缺失后,IFN-γ对MHC-I的诱导增强。计算机对接鉴定出Viroptic为KRAB口袋结合物,可破坏ZNF263–NuRD,解除STAT1抑制,并在体内增强IFN-γ抗肿瘤免疫。高ZNF263与低MHC-I、CD8+ T细胞稀少和生存期差相关,为在前列腺癌免疫治疗中靶向ZNF263提供了依据。
【主题与分类】
主题标签:Prostate cancer、T cells、Antigen presentation。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0efa2552fb0efcbe31fab7090040bdfef2407d369c8d20de97d6465607f21e9e
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
MHC-I缺失是前列腺癌(PCa)免疫逃逸和免疫治疗失败的标志性特征。本研究发现ZNF263是一种转录抑制因子,它通过将NuRD招募至STAT1启动子来沉默MHC-I,从而降低STAT1和MHC-I的表达。缺氧通过两种ZNF263修饰增强这种抑制作用:磷酸化驱动的相分离增强与NuRD的相互作用,以及S662位点的O-GlcNAc糖基化促进STAT1启动子结合。O-GlcNAc糖基化还促进PRKDC相互作用,放大磷酸化效应。ZNF263缺失可增强IFN-γ对MHC-I的诱导作用。计算机对接筛选鉴定出Viroptic为KRAB口袋结合物,可破坏ZNF263–NuRD相互作用,解除对STAT1的抑制,并在体内增强IFN-γ抗肿瘤免疫。ZNF263高表达与MHC-I低表达、CD8+ T细胞稀少及生存期差相关,为前列腺癌免疫治疗中靶向ZNF263提供了依据。
数据来源:ZNF263-NuRD介导的STAT1抑制削弱前列腺癌中MHC-I抗原呈递及IFN-γ疗效
数据集DOI:10.5061/dryad.bnzs7h4sr
数据与文件结构说明
本数据集包含为研究ZNF263在前列腺癌中的转录及表观遗传调控机制而生成的多组学测序数据。数据集包括由人LNCaP前列腺癌细胞生成的bulk RNA测序(RNA-seq)、ATAC-seq和CUT&Tag数据,以及由C57BL/6小鼠中建立的鼠源RM-1皮下肿瘤生成的bulk RNA-seq数据。体外数据集包括:转染si-NC或si-ZNF263的LNCaP细胞的RNA-seq计数矩阵;转染si-NC或si-ZNF263的LNCaP细胞的ATAC-seq信号轨迹;转染si-NC或si-ZNF263的LNCaP细胞的H3K27ac CUT&Tag信号轨迹;以及在DM…中使用IgG和ZNF263抗体生成的ZNF263 CUT&Tag信号轨迹。
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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