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3]
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3),属于肿瘤/皮肤癌分类,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL17021,仅含 1 个文件 GSE134206_series_ma
![GSE134206: Runx/CBFβ transcription factor complexes regulate Ccl5 expression through two novel enhancers to enhance tumor immunity [dataset 3]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/114178.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3]
Runx/CBFβ transcription factor complexes regulate Ccl5 expression through two novel enhancers to enhance tumor immunity [dataset 3]
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3),属于肿瘤/皮肤癌分类,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL17021,仅含 1 个文件 GSE134206_series_matrix.txt.gz。研究揭示 Runx/CBFβ 复合物经近端与远端两个新型增强子拮抗 Ccl5 表达,近端增强子维持稳态表达,远端增强子负责激活阶段表达。该数据可用于分析 Ccl5 转录调控机制及其在肿瘤微环境与免疫治疗中的潜在作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 12 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):CCL5(又称 RANTES)最初被认为对将记忆 T 细胞招募至感染部位很重要,但作为 HIV 进入 AIDS 患者 T 淋巴细胞的抑制剂而备受关注。近期有报道称,它对于在局部组织维持 Trm(组织驻留记忆)T 细胞是必需的,并且通过宿主免疫和癌细胞在操控肿瘤微环境中发挥作用。尽管如此,人们对 Ccl5 表达如何被调控知之甚少,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。近端增强子是稳态期间 Ccl5 稳态表达所必需的,而远端增强子则是激活阶段 Ccl5 表达所必需的。我们采用了 enChIP-se
【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:GPL17021、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=GSE134206
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 07 202,引用时请注意版本时效。
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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,有报道指出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调控肿瘤微环境方面也发挥作用。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的表达。近端增强子是稳态下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技术鉴定出位于启动子远端1.35 Mb处的远端增强子。这种远距离相互作用需要全局染色质组织者Satb1的协助。
我们的研究揭示,在B16-F10黑色素瘤模型中,通过删除近端增强子导致Ccl5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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