新生转录本O-MAP揭示由RBM20与TTN非编码RNA构建的单一位点亚核区室分子架构

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000096046

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

我们在此将寡核苷酸介导的邻近相互作用组定位（Oligonucleotide-mediated proximity-interactome mapping, O-MAP）——一种新型RNA靶向微环境定位方法——应用于对单个基因组位点附近分子邻域的生化表征。通过将O-MAP靶向TTN前体mRNA内的内含子，我们系统性地绘制了以这些TTN衍生非编码转录本为核心的心肌细胞特异性“RNA工厂”内的染色质位点、RNA和蛋白质图谱。这揭示了一种此前未曾预料的区室化架构，其将跨染色体结构域组织成一个转录沉默染色质枢纽，并招募数十种独特的RNA结合因子和染色质支架因子（包括QKI和SAFB）及其靶转录本。心脏特异性剪接因子RBM20（TTN剪接的主要调控因子）的缺失几乎重塑了因子架构的每一个方面，提示了RBM20驱动的扩张型心肌病的新机制。这确立了O-MAP作为一种开创性方法，用于探测传统工具无法观测的单一位点、微区室水平的相互作用，并提示了编码基因能够“兼职”作为核架构非编码RNA的新机制。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。