脂肪细胞分化过程中染色质可及性与基因表达数据集 [RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE178795),包含脂肪细胞分化模型的 RNA-seq 数据,用于研究染色质可及性与基因表达在心脏代谢 GWAS 位点上的上下文依赖效应
![GSE178795: Chromatin accessibility and gene expression during adipocyte differentiation identify context-dependent effects at cardiometabolic GWAS loci [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/181636.jpg)
基本信息
资源简介
脂肪细胞分化过程中染色质可及性与基因表达数据集 [RNA-seq]
Chromatin accessibility and gene expression during adipocyte differentiation identify context-dependent effects at cardiometabolic GWAS loci [RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE178795),包含脂肪细胞分化模型的 RNA-seq 数据,用于研究染色质可及性与基因表达在心脏代谢 GWAS 位点上的上下文依赖效应。数据覆盖前脂肪细胞及分化第 4、14 天的脂肪细胞,并可与 ATAC-seq、脂肪组织共识图谱及 eQTL 等数据联合分析,适用于识别分化相关调控元件、关联基因表达与 GWAS 位点,以及探索心脏代谢疾病的调控机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 23 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):相关细胞背景下的染色质可及性和基因表达可指导全基因组关联研究(GWAS)位点调控元件及机制的识别。为识别在脂肪细胞分化过程中显示差异活性的调控元件,我们在前脂肪细胞和分化第4天及第14天脂肪细胞的细胞模型中进行了 ATAC-seq 和 RNA-seq。为进行比较,我们构建了11份皮下脂肪组织样本中 ATAC-seq 峰的共识图谱。一组15,919个脂肪细胞依赖性峰显示脂肪细胞核增强子的富集程度(60.1%)高于51,855个脂肪组织峰(44.6%)或18,244个前脂肪细胞依赖性峰(11.5%)。我们基于脂肪细胞启动子 capture Hi-C 数据、与脂肪 eQTL 变异的重叠以及差异基因表达,将上下文依赖性峰与基因关联。在16,167个上下文依赖性峰中,共
【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:GPL24676、9606。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE178795
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 01 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
相关细胞背景下的染色质可及性和基因表达可指导全基因组关联研究(GWAS)位点调控元件及机制的鉴定。为识别在脂肪细胞分化过程中表现出差异活性的调控元件,我们在前脂肪细胞和分化第4天及第14天脂肪细胞的细胞模型中进行了ATAC-seq和RNA-seq。为进行比较,我们构建了11份皮下脂肪组织样本中ATAC-seq峰的共识图谱。一组15,919个脂肪细胞依赖性峰显示出比51,855个脂肪组织峰(44.6%)或18,244个前脂肪细胞依赖性峰(11.5%)更强的脂肪细胞核增强子富集(60.1%)。我们基于脂肪细胞启动子捕获Hi-C数据、与脂肪eQTL变异的重叠以及差异基因表达,将背景依赖性峰与基因进行关联。在16,167个可与基因关联的背景依赖性峰中,有5,184个通过两种或多种策略与1,675个基因相关联。
在心脏代谢性状的GWAS位点中,脂肪细胞峰对腰臀比、冠状动脉疾病和高密度脂蛋白胆固醇显示出最强的富集,而脂肪组织峰对低密度脂蛋白胆固醇和甘油三酯水平也显示出显著富集。我们通过两种或更多方法鉴定出666个与507个基因相关联且与GWAS信号重叠的峰,提示这些位点存在调控机制。在一个棕榈油酸的GWAS位点中,rs603424位于一个与SCD相关联的脂肪细胞依赖性峰内,并在脂肪细胞中表现出转录活性的等位基因差异(P=0.003),但在前脂肪细胞中未表现出差异(P=0.09)。这些结果表明,情境依赖性峰和基因可指导GWAS位点调控变异的发现,并有助于识别调控机制。
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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