核呼吸因子1(NRF1)维持多发性骨髓瘤发生发展及耐药 [CHIP_seq_NRF1_in_patients]

数据围绕核呼吸因子 1(NRF1)在多发性骨髓瘤发生、进展及耐药中的作用,采用 CHIP_seq 在患者样本中检测 NRF1 的结合情况

sra
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基因组Epigenomics
PRJNA1174219: Nuclear respiratory factor 1(NRF1) sustains the development, progression and resistance of Multiple Myeloma [CHIP_seq_NRF1_in_patients]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

核呼吸因子1(NRF1)维持多发性骨髓瘤发生发展及耐药 [CHIP_seq_NRF1_in_patients]

Nuclear respiratory factor 1(NRF1) sustains the de... (ID 1174219) - BioProject - NCBI

该数据集来自 NCBI BioProject(ID 1174219),英文名称为 PRJNA1174219: Nuclear respiratory factor 1(NRF1) sustains the development, progression and resistance of Multiple Myeloma [CHIP_seq_NRF1_in_patients],主题标签为 Epigenomics,本站分类归入呼吸系统疾病 / 其他。数据围绕核呼吸因子 1(NRF1)在多发性骨髓瘤发生、进展及耐药中的作用,采用 CHIP_seq 在患者样本中检测 NRF1 的结合情况。可用于研究 NRF1 相关的表观遗传调控机制,以。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是與單一倡議相關、來自單一組織或聯盟的一組生物學數據的集合。BioProject 記錄為用戶提供一個單一位置,以查找為該項目生成的各種數據類型的鏈接。

【主题与分类】

主题标签:Epigenomics。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1174219

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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

多发性骨髓瘤(MM)是一种血液系统恶性肿瘤,其特征为骨髓内浆细胞的克隆性增殖。尽管在理解其发病机制和开发新型治疗方法方面取得了显著进展,MM仍无法治愈。新出现的证据表明,顺式调控元件(CREs)存在异常的表观遗传活动。然而,这些事件的特征描述及其与MM表型的相对影响仅部分已知。为填补这一空白,我们全面分析了MM进展过程中发生的表观遗传变化,以识别维持该疾病的事件和关键转录调控因子。我们采用ATAC-seq技术,对55例MM患者样本(包括诊断时、治疗后和复发时)以及16例MGUS样本进行了分析。随后,我们使用足迹分析来识别转录因子结合的详细变化。我们开展了体外和体内实验,包括原代细胞系模型和MM小鼠模型(vk-Myc)。我们采用了ChIP-seq、RNA-seq和RNA单细胞等高通量技术。

我们的结果通过shRNA干扰、dCas9-KRAB介导的干扰以及使用独立队列得到了证实。我们在MM队列中对开放染色质位点的普遍性进行了分层。在MM中,穿透性位点富集了核呼吸因子1(NRF1)的结合,但在MGUS样本中则不然。这些发现通过144个已发表的MM ATAC-seq图谱得到了验证。对15名MM患者和6名MGUS患者进行的ChIP-seq分析证实,NRF1仅在MM中维持启动子和增强子的活性,而在MGUS中则不然。我们鉴定出一个由103个基因组成的独特NRF1依赖性转录特征,该特征与侵袭性疾病和不良预后相关(CoMMpass数据集)。这一特征定义了195名预后显著较差的患者群体(总生存期差距为20个月)。该基因特征在生存相关通路中富集。

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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