Med14磷酸化塑造GLP-1激动剂基因组响应[ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个ATAC-seq样本矩阵文件,用于研究Med14磷酸化如何塑造胰岛β细胞对GLP-1激动剂的基因组响应

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GSE299281: Med14 phosphorylation shapes genomic response to GLP-1 agonist [ATAC-seq]

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

Med14磷酸化塑造GLP-1激动剂基因组响应[ATAC-seq]

Med14 phosphorylation shapes genomic response to GLP-1 agonist [ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个ATAC-seq样本矩阵文件,用于研究Med14磷酸化如何塑造胰岛β细胞对GLP-1激动剂的基因组响应。源站描述指出,长期暴露于GLP-1激动剂Ex-4或Forskolin可延迟诱导β细胞特异性CREB靶基因,蛋白质组学筛选鉴定出转录辅调节因子Med14参与介导GLP-1的长期效应。数据可用于分析染色质可及性变化,探索Med14磷酸化在GLP-1信号通路长期转录调控中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在进食条件下,循环葡萄糖浓度升高会触发肠道L细胞释放胰高血糖素样肽(GLP-1)。GLP-1部分通过触发β细胞GLP-1受体并随后诱导cAMP信号通路来促进胰岛素分泌和胰腺β细胞活力,导致蛋白激酶A(PKA)介导的CREB磷酸化和CREB靶基因的诱导。与该通路对即刻早期CREB靶基因的急性效应(其减弱cAMP-CREB反应)相反,β细胞持续暴露于GLP-1激动剂(exenatide-4;Ex-4)或腺苷酸环化酶激活剂(Forskolin;FSK)会以延迟动力学刺激β细胞特异性CREB靶基因的表达。在一项针对介导GLP-1长期效应的转录辅调节因子的蛋白质组学筛选中,我们鉴定出Med14,一个backb

【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:GPL34877、10116。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE299281

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 14 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

在进食条件下,循环葡萄糖浓度升高会触发肠道L细胞释放胰高血糖素样肽-1(GLP-1)。GLP-1部分通过激活β细胞GLP-1受体并随后诱导cAMP信号通路,导致蛋白激酶A(PKA)介导的CREB磷酸化及CREB靶基因的诱导,从而促进胰岛素分泌和胰腺β细胞存活。与该通路对即刻早期CREB靶基因的急性效应(可减弱cAMP-CREB反应)不同,β细胞持续暴露于GLP-1激动剂(艾塞那肽-4;Ex-4)或腺苷酸环化酶激活剂(佛司可林;FSK)会以延迟动力学刺激β细胞特异性CREB靶基因的表达。在对介导GLP-1长期效应的转录共调节因子进行的蛋白质组学筛选中,我们鉴定出Med14——Mediator复合体的骨架亚基。暴露于Ex-4或FSK均可刺激Med14在Ser983位点的磷酸化,该位点对应于一个保守的PKA识别序列(RRXS),位于Med14的内在无序区域内。

Med14的磷酸化对于维持驱动β细胞特异性和糖尿病相关基因诱导的增强子至关重要。将Med14第983位丝氨酸突变为丙氨酸会减少β细胞数量,并抑制原代小鼠胰岛中的生长因子信号传导。我们的工作揭示了通用转录因子响应GLP-1类似物的磷酸化如何触发广泛的基因组反应,从而对β细胞功能产生有益影响。

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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