脊椎动物眼视裂闭合调控图谱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE318644),对鸡胚胎眼视裂闭合(OFC)过程进行染色质可及性与基因表达整合分析,覆盖活跃融合期及腹侧视网膜区域,并与背侧视网膜对比

geo
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基因组GPL328319031
GSE318644: The regulatory landscape of optic fissure closure in the vertebrate eye

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

脊椎动物眼视裂闭合调控图谱

The regulatory landscape of optic fissure closure in the vertebrate eye

该数据集来自 NCBI GEO(GSE318644),对鸡胚胎眼视裂闭合(OFC)过程进行染色质可及性与基因表达整合分析,覆盖活跃融合期及腹侧视网膜区域,并与背侧视网膜对比。数据可用于研究 OFC 相关调控网络、基因表达与细胞行为,为缺裂(coloboma)的遗传机制提供线索。文件为 series matrix 格式,共 1 个文件(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):视裂闭合(OFC)过程是眼发育中关键的组织融合事件。OFC 失败会导致缺裂(coloboma),即眼中持续存在的间隙,可显著影响视力。大多数缺裂病例没有遗传学诊断,反映出对 OFC 所需基因及其调控方式与对细胞行为影响的认识不足。鸡是研究发育基因表达和调控网络的良好模型,且胚胎鸡眼发育与人类相似。结果:我们对鸡胚胎眼 OFC 期间的开放染色质和基因表达进行了整合分析。这揭示了活跃融合期间以及更广泛腹侧视网膜中与背侧视网膜不同的开放染色质结构域,提示这些区域在视裂融合中活跃并对基因重要。

【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:GPL32831、9031。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=GSE318644

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 10 202,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

视裂闭合(optic fissure closure, OFC)是眼发育过程中一个关键的组织融合事件。OFC失败会导致眼缺损(coloboma),即眼中持续存在的裂隙,可显著影响视力。大多数眼缺损病例没有遗传学诊断,这反映出人们对OFC所需基因及其调控方式以及这些基因对细胞行为的影响了解不足。鸡是研究发育基因表达和调控网络的良好模型,且鸡胚胎眼的发育与人类相似。结果:本研究对鸡胚胎眼OFC过程中可及染色质和基因表达进行了整合分析。这揭示了活跃融合期间以及更广泛的腹侧视网膜中可及染色质结构域,这些结构域与背侧视网膜不同,表明它们在视裂融合过程中活跃,并且对于发育中脊椎动物眼这一特定区域的基因调控具有重要意义。开放染色质元件可通过邻近性和TAD边界与相邻基因相关联,这些基因在视裂闭合期间具有不同的时空表达谱。

结合从头基序富集与转录因子(TF)足迹占据的计算机模拟分析,我们发现了OFC期间TEAD/ZIC/SOX活性的证据,以及发育中的背侧眼中视黄酸相关TF活性的证据。我们能够将一部分鸡OFC特异性峰映射到人类基因组中的顺式调控元件,并鉴定出邻近已知人类缺损基因的位点,或位于我们鸡分析中鉴定的缺损候选基因内的位点。结论:本研究利用鸡胚胎的眼发育,首次提供了OFC期间基因表达动态顺式调控活性的证据,并鉴定了用于未来突变和活性分析的候选位点,为鉴定非编码位点作为缺损候选提供了首批遗传线索。

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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