Runx/CBFβ转录因子复合物通过两个新型增强子调控Ccl5表达以增强肿瘤免疫 [数据集1]
该数据可用于研究Runx/CBFβ复合物对Ccl5表达的调控机制,以及Ccl5在肿瘤免疫微环境中的作用(来源 NCBI)
![GSE130235: Runx/CBFβ transcription factor complexes regulate Ccl5 expression through two novel enhancers to enhance tumor immunity [dataset 1]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/114185.jpg)
基本信息
资源简介
Runx/CBFβ转录因子复合物通过两个新型增强子调控Ccl5表达以增强肿瘤免疫 [数据集1]
Runx/CBFβ transcription factor complexes regulate Ccl5 expression through two novel enhancers to enhance tumor immunity [dataset 1]
该数据集来自NCBI GEO,标题为Runx/CBFβ转录因子复合物通过两个新型增强子调控Ccl5表达以增强肿瘤免疫 [数据集1],属于肿瘤/皮肤癌分类,采用Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing技术,平台为GPL13112,物种为10090。数据包含1个文件,样例为GSE130235_series_matrix.txt.gz,由Wooseok Seo于2019年4月24日发布。该数据可用于研究Runx/CBFβ复合物对Ccl5表达的调控机制,以及Ccl5在肿瘤免疫微环境中的作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 24 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):CCL5(也称为RANTES)最初被认为对将记忆T细胞招募到感染部位很重要,但作为AIDS患者中HIV进入T淋巴细胞的抑制剂而备受关注。最近,有报道称其对于在局部组织维持Trm(组织驻留记忆)T细胞是必需的,并且在宿主免疫和癌细胞对肿瘤微环境的操控中发挥作用。尽管如此,对于Ccl5表达如何被调控知之甚少,因此使得治疗干预相当困难。我们的研究揭示,Runx/CBFβ转录因子复合物通过两个新型转录增强子拮抗Ccl5表达。近端增强子在稳态下是Ccl5稳态表达所必需的,而远端增强子在激活阶段是Ccl5表达所必需的。我们采用了enChIP-seq
【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:GPL13112、10090。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE130235
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 07 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
CCL5(又称RANTES)最初被认为在将记忆T细胞招募至感染部位中具有重要作用,但作为艾滋病患者T淋巴细胞中HIV进入的抑制剂而备受关注。近年来,有报道称CCL5对于在局部组织中维持Trm(组织驻留记忆)T细胞是必需的,并且在宿主免疫和癌细胞对肿瘤微环境的操控中发挥作用。然而,关于Ccl5表达如何被调控所知甚少,这使得治疗干预相当困难。我们的研究揭示,Runx/CBFβ转录因子复合物通过两个新型转录增强子拮抗Ccl5表达。近端增强子是稳态条件下Ccl5基础表达所必需的,而远端增强子则是激活阶段Ccl5表达所必需的。我们采用enChIP-seq鉴定出位于启动子远端1.35 Mb处的远端增强子。这种长距离相互作用需要Satb1(一种全局染色质组织因子)的协助。
我们的研究揭示,在B16-F10黑色素瘤模型中,近端增强子的缺失导致Ccl5数量减少,进而促进了转移。另一方面,Ccl5表达增多的Runx3突变小鼠系则表现出相反的结果,提示宿主Ccl5水平与转移率之间存在一种新的负相关关系。
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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