染色质重塑因子CHD1L调控人类皮层神经发生并参与远端1q21.1缺失/重复综合征[RNA-seq]

研究围绕染色质重塑因子CHD1L在人类皮层神经发生中的作用及其与远端1q21.1缺失/重复综合征的关联,涉及斑马鱼和小鼠基因操作以及人类iPSC来源神经祖细胞和脑类器官的多组学分析

geo
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基因组预测GPL203019606
GSE266030: The chromatin remodeler CHD1L controls human cortical neurogenesis and contributes to distal 1q21.1 deletion/duplication syndrome [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

染色质重塑因子CHD1L调控人类皮层神经发生并参与远端1q21.1缺失/重复综合征[RNA-seq]

The chromatin remodeler CHD1L controls human cortical neurogenesis and contributes to distal 1q21.1 deletion/duplication syndrome [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE266030,包含1个文件(GSE266030_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL20301。研究围绕染色质重塑因子CHD1L在人类皮层神经发生中的作用及其与远端1q21.1缺失/重复综合征的关联,涉及斑马鱼和小鼠基因操作以及人类iPSC来源神经祖细胞和脑类器官的多组学分析。数据可用于探索CHD1L调控神经发育的转录组特征及相关综合征的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景/目的:远端1q21.1区域的缺失和重复与自闭症综合征型(MIM612474, 612475)相关。已报道的表型多样,包括先天性心脏缺陷、自闭症、精神分裂症、头围和身高缺陷。方法:为阐明哪些基因负责1q21.1重复/缺失相关表型,我们在斑马鱼和小鼠中进行了基因操作。我们通过对人类iPSC来源的神经祖细胞(NPC)和脑类器官(CO)进行多组学分析,解析了候选驱动基因的功能。结果:我们通过在斑马鱼中过表达该区域的8个基因来模拟1q21.1区域的重复。我们发现只有CHD1L的过表达导致大头畸形和幼虫体长增加。相反,斑马鱼CHD1L直系同源基因的缺失导致小头畸形和减

【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:GPL20301、9606。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266030

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 02 202,引用时请注意版本时效。

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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

背景/目的:1q21.1远端区域的缺失和重复与综合征型自闭症相关(MIM612474,612475)。已报道的表型多样,包括先天性心脏缺陷、自闭症、精神分裂症、头围和身高缺陷。方法:为阐明哪些基因导致1q21.1重复/缺失相关表型,我们在斑马鱼和小鼠中进行了基因操作。我们通过对人iPSC来源的神经祖细胞(NPC)和大脑类器官(CO)采用多组学方法,解析了候选驱动基因的功能。结果:我们通过在斑马鱼中过表达该区域的8个基因,构建了1q21.1区域重复模型。我们发现仅CHD1L的过表达导致大头畸形和幼虫体长增加。相反,敲除CHD1L的斑马鱼直系同源基因导致小头畸形和幼虫体长减少。当在哺乳动物模型中调节Chd1l表达时,也观察到这些镜像表型,尤其是小鼠胚胎中成熟Tbr1阳性神经元数量的变化。

源自对照组和CHD1L敲除的同基因hiPSCs的NPCs接受了转录组和染色质可及性分析。这些方法揭示,CHD1L调控参与神经元分化和突触发生基因的表达水平及可及性,包括自闭症易感基因如UNC5D和DPP6。引人注目的是,CHD1L的缺失使CO中的细胞身份从前脑转变为视网膜命运。最后,在自闭症和/或身高缺陷个体中发现了CHD1L的致病性错义和无义变异。结论:CHD1L是1q21.1重复/缺失相关小头畸形和生长缺陷的主要贡献者。CHD1L剂量在人脑区域化过程中是必需的。

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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