GSE156817:Actin R256单甲基化是参与转录的保守翻译后修饰

研究聚焦肌动蛋白R256位点精氨酸单甲基化(R256me1),涉及酵母、小鼠和人类细胞,显示该修饰偏好核内肌动蛋白,受PRMT5调控,并开展全基因组survey与基因表达、蛋白互作分析,可用于研究核肌动蛋白与转录的关联(来源 NCBI)

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基因组GPL230144932
GSE156817: Actin R256 mono-methylation is a conserved post-translational modification involved in transcription

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

GSE156817:Actin R256单甲基化是参与转录的保守翻译后修饰

Actin R256 mono-methylation is a conserved post-translational modification involved in transcription

该数据集来自NCBI GEO,标题为Actin R256 mono-methylation is a conserved post-translational modification involved in transcription,含1个文件GSE156817_series_matrix.txt.gz。研究聚焦肌动蛋白R256位点精氨酸单甲基化(R256me1),涉及酵母、小鼠和人类细胞,显示该修饰偏好核内肌动蛋白,受PRMT5调控,并开展全基因组survey与基因表达、蛋白互作分析,可用于研究核肌动蛋白与转录的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):核肌动蛋白由于缺乏分子机制而一直难以被阐明。从含肌动蛋白的染色质重塑复合物中,我们发现了肌动蛋白进化上保守的R256残基上的精氨酸单甲基化标记(R256me1)。酵母中肌动蛋白R256突变影响核功能,并在人类中导致疾病。有趣的是,我们显示一种针对肌动蛋白R256me1的特异性抗体在酵母、小鼠和人类细胞中优先染色核肌动蛋白而非细胞质肌动蛋白。我们还显示,在HEK293细胞中肌动蛋白R256me1受蛋白质精氨酸甲基转移酶-5(PRMT5)调控。对肌动蛋白R256me1标记的全基因组调查提供了与转录相关的核肌动蛋白的景观。进一步的基因表达和蛋白质相互作用研究揭示了肌动蛋白R256me1与活跃转录之间的广泛相关性。肌动蛋白R256me1标记的发现提示了一种基本的机制

【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:GPL23014、4932。本站分类:心血管系统疾病/动脉瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE156817

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 04 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE156817

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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

核肌动蛋白一直难以被研究,原因在于缺乏分子机制。从含肌动蛋白的染色质重塑复合物中,我们发现肌动蛋白进化上保守的R256残基上存在精氨酸单甲基化修饰(R256me1)。酵母中肌动蛋白R256突变会影响核功能,并在人类中导致疾病。有趣的是,我们展示了一种针对肌动蛋白R256me1的特异性抗体,在酵母、小鼠和人类细胞中优先染色核肌动蛋白而非细胞质肌动蛋白。我们还表明,在HEK293细胞中,肌动蛋白R256me1受蛋白质精氨酸甲基转移酶-5(PRMT5)调控。对肌动蛋白R256me1标记的全基因组调查提供了与转录相关的核肌动蛋白图谱。进一步的基因表达和蛋白质相互作用研究揭示了肌动蛋白R256me1与活跃转录之间的广泛相关性。肌动蛋白R256me1标记的发现提示了一种通过翻译后修饰(PTM)区分核肌动蛋白与细胞质肌动蛋白的基本机制,并可能暗示肌动蛋白PTM标记在转录和人类疾病中的作用。

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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