AC16细胞HMGN3 ChIP-seq及HMGN3敲低前后Bulk-RNAseq

研究背景为染色质结构在心脏疾病基因表达调控中的作用,通过文献综述构建染色质结构基因列表,并应用于扩张型心肌病(DCM)心脏scRNA-seq数据,发现染色质结构基因表达可将心肌细胞和成纤维细胞按疾病状态分层

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基因组分类GPL342849606
GSE306626: HMGN3 ChIP-seq in AC16 cells and Bulk-RNAseq in AC16 cell with and without HMGN3 knockdown

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

AC16细胞HMGN3 ChIP-seq及HMGN3敲低前后Bulk-RNAseq

HMGN3 ChIP-seq in AC16 cells and Bulk-RNAseq in AC16 cell with and without HMGN3 knockdown

该数据集来自NCBI GEO,包含AC16细胞中HMGN3的ChIP-seq数据,以及HMGN3敲低与未敲低AC16细胞的Bulk-RNAseq数据。研究背景为染色质结构在心脏疾病基因表达调控中的作用,通过文献综述构建染色质结构基因列表,并应用于扩张型心肌病(DCM)心脏scRNA-seq数据,发现染色质结构基因表达可将心肌细胞和成纤维细胞按疾病状态分层。该数据可用于研究HMGN3在心脏细胞中的染色质结合特征及敲低后的转录组变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):染色质结构在调控基因表达和维持细胞身份中起核心作用,但驱动心脏疾病中这些过程的结构因子仍鲜有明确。为探究这些因子能否区分健康与患病心脏细胞群体,我们基于广泛的文献综述生成了一个全面的染色质结构基因列表。将该列表应用于已发表的人类心脏伴或不伴扩张型心肌病(DCM)的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集,我们发现染色质结构基因表达能有效按疾病状态对心肌细胞和成纤维细胞群体进行分层。患病心肌细胞表现出收缩基因表达降低和心肌病标志物表达升高,而成纤维细胞则表现出增强的激活特征。在这些因子中,HMGN3 emerg

【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:GPL34284、9606。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE306626

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 03 202,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

染色质结构在调控基因表达和维持细胞身份中发挥核心作用,然而在心脏疾病中驱动这些过程的结构因素仍鲜有明确界定。为探究这些因素能否区分健康与患病的的心脏细胞群体,我们基于广泛的文献综述,生成了一份全面的染色质结构基因列表。将该列表应用于已发表的来自扩张型心肌病(DCM)患者及健康人心脏的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集,我们发现染色质结构基因表达能够有效按疾病状态对心肌细胞和成纤维细胞群体进行分层。患病心肌细胞表现出收缩基因表达降低和心肌病标志物表达升高,而成纤维细胞则显示出增强的激活特征。在这些因素中,HMGN3成为一个值得关注的候选因子,在人类患者的心肌细胞中,以及在小鼠(压力超负荷)和猪(心肌梗死)心力衰竭模型中,均表现出一致的下调。

在AC16细胞中进行的功能研究显示,HMGN3耗竭减少了细胞增殖,增加了细胞凋亡,并降低了活性染色质标记(H3K27ac、H3K4me1),同时伴有染色质压缩增加。这些发现表明HMGN3是病变心肌细胞中染色质结构的潜在调控因子,突显了染色质结构基因表达在区分病理心脏状态中的实用性,并强化了染色质组织在塑造心脏表型中的作用。在该数据集中,使用AC16细胞生成了有和无HMGN3敲低的HMGN3 ChIP-seq和Bulk-RNAseq数据。

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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