基本信息

模态

基因组

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA310219：HNF1b结合位点全基因组筛选鉴定Kir4.1/Kir5.1钾通道的转录调控

PRJNA310219 是一个围绕 HNF1b 结合位点全基因组筛选而建立的生物项目数据集，其英文全称为 Genome-wide screening of HNF1b binding sites identifies transcriptional regulation of the Kir4.1/Kir5.1 potassium channel。该数据集在源站 NCBI BioProject 中以 Mus musculus（ID 310219）条目呈现，主题标签为表观基因组学（Epigenomics），本站将其归入内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类。整体来看，该数据集聚焦于通过全基因组层面的筛选手段定位 HNF1b 的结合位点，并据此识别 Kir4.1/Kir5.1 钾通道所受的转录调控关系，属于表观基因组学与代谢疾病研究交叉方向的数据资源。

【数据集背景】

该数据集来源于 NCBI BioProject，源站标题为 Mus musculus（ID 310219）。BioProject 是 NCBI 提供的一种项目记录形式，用于汇集与某一项单一研究计划相关的多种生物数据，这些数据来自单一机构或联合体。BioProject 记录为用户提供一个统一入口，以便查找该项目所产生的不同类型数据。本数据集即属于此类项目记录，其研究主题为 HNF1b 结合位点的全基因组筛选，并由此识别 Kir4.1/Kir5.1 钾通道的转录调控。本站将其分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病，主题标签为表观基因组学，说明该数据在应用层面上与代谢性疾病研究方向相关。

【数据内容】

该数据集的核心内容围绕 HNF1b 结合位点的全基因组筛选展开，目标是识别 Kir4.1/Kir5.1 钾通道的转录调控关系。从主题标签来看，其数据属于表观基因组学范畴。关于具体的数据类型、样本数量、测序平台、数据文件格式与规模等信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，源站标题为 Mus musculus（ID 310219） - BioProject - NCBI。其英文名称表明该研究针对小鼠（Mus musculus）开展。关于样本采集方式、实验设计、建库与测序流程、数据处理步骤等具体采集细节，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题标签与分类，该数据集可适用于表观基因组学相关研究，尤其是围绕转录因子结合位点筛选与钾通道转录调控的分析场景；同时，由于其被归入内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类，也可为代谢性疾病相关研究提供参考。关于该数据集在具体疾病机制、药物靶点或临床转化中的适用性，源站未提供。

【使用方法】

关于该数据集的具体使用方式、数据下载途径、分析流程、配套工具与操作步骤，源站未提供。

【质量与限制】

关于该数据集的数据质量评估、覆盖度、批次效应、技术偏差、样本代表性及使用限制等信息，源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、许可协议、使用条款与授权要求等信息，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE77397

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA310219

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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

采用ChIP-seq技术对转录因子HNF1B结合位点进行全基因组筛查，以进一步阐明其在患者囊肿形成、糖尿病及电解质处理中的作用。针对永生化小鼠DCT细胞系（mpkDCT4a）构建了高度特异性的Hnf1b结合数据集。总体设计：1种细胞类型中的1个转录因子和1个组蛋白修饰。

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