ABCB5受MITF和β-catenin调控并关联黑色素瘤分化

该数据集包含黑色素瘤中ABCB5基因的表达调控、细胞分化和药物耐药性相关的分子数据,涉及基因表达、转录因子结合和细胞表型等多模态信息,主要用于研究ABCB5在MITF和β-catenin调控下的功能、其在分化细胞中的表达模式以及与非遗传性药物耐药性的关联,为黑色素瘤的细胞状态标记和表型转换机制提供实验依据。

Ludwig Institute for Cancer ResearchLudwig Institute for Cancer Research
干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 19
ABCB5MITFmelanomastem cellsβ-catenin.人转录组
ABCB5 is activated by MITF and β-catenin and is associated with melanoma differentiation

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

ABCB5受MITF和β-catenin调控并关联黑色素瘤分化

【数据集背景】

本数据集源站标题为《ABCB5 is activated by MITF and b-catenin and is associated with melanoma differentiation》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Defining markers of different phenotypic states in melanoma is important for understanding disease progression, determining the response to therapy, and defining the molecular mechanisms underpinning phenotype-switching driven by the changing intratumor microenvironment. The ABCB5 transporter is implicated in drug-resistance and has been identified as a marker of melanoma-initiating cells. Indeed, ongoing studies are using ABCB5 to define stem cell populations. However, we show here that the ABC…

【主题与分类】

主题标签:ABCB5、MITF、melanoma、stem cells、β-catenin.、ABCB5、MITF、melanoma、stem cells、β-catenin.。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=97427ffb334e8186aeb0010857367403

使用许可:openSource。

规范引用:PMID: 31595650

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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

该数据集聚焦于黑色素瘤中ABCB5转运蛋白的调控机制及其在细胞分化中的作用。数据包含基因表达、转录调控和细胞表型分析,揭示了ABCB5是MITF转录因子的直接靶点,并受β-catenin信号诱导。研究通过分子生物学实验(如基因表达谱、染色质免疫沉淀等)构建数据,表明ABCB5主要在高分化的黑色素瘤细胞中表达,挑战了其作为去分化干细胞标志物的传统观点。该数据集适用于黑色素瘤细胞分化、药物耐药性机制及肿瘤微环境驱动表型转换的研究。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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