成年小鼠全心脏Tbx20(GFP标签)全基因组结合位点图谱
该数据集来自omicsdi.org,提供成年小鼠全心脏中GFP标签Tbx20的ChIP数据,用于在全基因组范围定位该转录因子的结合位点

基本信息
资源简介
成年小鼠全心脏Tbx20(GFP标签)全基因组结合位点图谱
该数据集为成年小鼠全心脏中GFP标签Tbx20的基因组结合位点定位数据,来源于omicsdi.org,归类于循环系统疾病/其他方向,主题标签为基因组学。Tbx20是心脏发育过程中的重要转录因子,为评估其在成年心脏中的作用,研究者采用染色质免疫沉淀技术,对融合GFP标签的Tbx20进行捕获,在8周龄小鼠全心脏组织中定位其基因组结合位点。数据由1例Tbx20-GFP ChIP样本与全心脏input样本对照分析构成,可用于在全基因组范围识别该转录因子的调控区域、靶基因及相关通路,为理解Tbx20在成年心脏中的调控功能提供基础数据支持。
【数据集背景】
Tbx20是一种对心脏发育具有重要作用的转录因子。为评估该转录因子在成年心脏中的作用,需要识别其调控区域、基因靶点及所调控的通路。基于此研究目的,产生了本数据集,通过在成年小鼠全心脏组织中定位Tbx20的结合位点,为后续解析其在成年心脏中的调控功能提供数据基础。该数据集所属方向为循环系统疾病/其他,主题标签为基因组学。
【数据内容】
本数据集的核心内容为成年小鼠全心脏中GFP标签Tbx20的染色质免疫沉淀数据,用于在全基因组范围定位该转录因子的结合位点。数据构成包括1例Tbx20-GFP ChIP样本,并以全心脏input样本作为对照进行分析。样本取材于8周龄小鼠全心脏组织。数据可用于识别Tbx20的调控区域、基因靶点及受其调控的通路。数据集的英文名称为Genome-wide mapping of Tbx20 (GFP-tagged) in adult mouse whole heart。
【采集与来源】
数据来源于omicsdi.org。实验采用染色质免疫沉淀(ChIP)技术,针对融合GFP标签的Tbx20进行捕获,所用组织为8周龄小鼠全心脏组织。分析方式为将1例Tbx20-GFP ChIP样本与全心脏input样本进行对照。除上述信息外,源站未提供更详细的采集流程、实验批次或测序平台等信息。
【适用场景】
该数据集适用于在全基因组范围研究成年小鼠心脏中Tbx20转录因子结合位点的相关分析,可用于识别该转录因子的调控区域、候选基因靶点以及受其调控的通路,进而支持对Tbx20在成年心脏中作用的研究。其主题归属为基因组学,亦可作为循环系统相关研究中转录因子调控分析的参考数据。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。使用时可依据ChIP样本与全心脏input样本的对照设计进行结合位点分析,具体分析流程、参数设置及推荐工具源站未提供。
【质量与限制】
本数据集仅包含1例Tbx20-GFP ChIP样本,并以全心脏input样本作为对照,样本量有限。数据仅针对8周龄小鼠全心脏组织,未涵盖其他年龄或组织类型。其余关于数据质量评估、重复性及验证情况的信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-29636
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Tbx20是一种对心脏发育重要的转录因子。为评估Tbx20在成体心脏中的作用,我们试图识别受该转录因子调控的调控区域、靶基因和通路。为此,我们利用与GFP融合的Tbx20进行染色质免疫沉淀(ChIP),以定位8周龄小鼠全心脏组织基因组中的结合位点。分析成体小鼠全心脏的1份Tbx20-GFP ChIP样本,对照全心脏input样本
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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