数据来源:短暂缺血环境诱导染色质可逆压缩
该数据集来自 Dryad,对应 2016 年关于短暂缺血环境诱导染色质可逆压缩的研究。研究以心肌细胞系 HL-1 为对象,采用 DNA 结合染料与乙酰化组蛋白的单分子定位显微镜、染色质对 DNAseI 消化的敏感性以及核心与连接组蛋白的荧光漂白后恢复(FRAP)等方法,考察缺血对染色质纳米结构的影响

基本信息
资源简介
数据来源:短暂缺血环境诱导染色质可逆压缩
Data from: A transient ischemic environment induces reversible compaction of chromatin
该数据集来自 Dryad,对应 2016 年关于短暂缺血环境诱导染色质可逆压缩的研究。研究以心肌细胞系 HL-1 为对象,采用 DNA 结合染料与乙酰化组蛋白的单分子定位显微镜、染色质对 DNAseI 消化的敏感性以及核心与连接组蛋白的荧光漂白后恢复(FRAP)等方法,考察缺血对染色质纳米结构的影响。短期氧与营养剥夺可诱导出由 40–700 nm 的 DNA 致密中空螺旋结构及染色质稀疏空隙组成的新型染色质架构,且该压缩可逆。数据可用于染色质构象、缺氧与营养应激及心肌细胞代谢适应等分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:细胞通过即时的转录、翻译和代谢反应来检测并适应缺氧和营养应激。本研究利用 DNA 结合染料和乙酰化组蛋白的单分子定位显微镜、染色质对 DNAseI 消化的敏感性,以及核心和连接组蛋白的荧光漂白后恢复(FRAP),研究了缺血对染色质纳米结构的环境影响。结果:心肌细胞系 HL-1 的短期氧和营养剥夺诱导出一种此前未描述的染色质架构,由 40–700 nm 大小的 DNA 致密中空螺旋结构之间散布着大的染色质稀疏空隙组成。染色质压缩是可逆的,在恢复正常氧和营养后,染色质短暂地采用比未处理细胞更开放的结构。T
【主题与分类】
主题标签:spermidine、Hypoxia、side-scatter、Myocardial cell、Cytometry、nutrient deprivation、spermine、chromatin condensation、Chromatin、ischaemia。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.d3j00
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 55.48 GB。
数据说明
背景:细胞通过即时的转录、翻译和代谢反应来感知并适应缺氧和营养应激。本研究采用DNA结合染料和乙酰化组蛋白的单分子定位显微镜技术、染色质对DNAseI消化的敏感性以及核心和连接组蛋白的光漂白后荧光恢复(FRAP)技术,探讨缺血对染色质纳米结构的环境效应。结果:对心肌细胞系HL-1进行短期氧和营养剥夺,可诱导出一种此前未描述的染色质结构,其特征是在40–700 nm大小的DNA致密空心螺旋体结构之间散布着大片染色质稀疏的空洞。这种染色质紧缩是可逆的,当恢复正常氧供和营养后,染色质会短暂地呈现出比未处理细胞更为开放的结构。染色质的紧缩状态会降低转录,而恢复后诱导的开放染色质结构则会引发转录的短暂增加。用DNAseI消化染色质证实,氧和营养剥夺会诱导染色质紧缩。
染色质压缩与ATP耗竭及多胺池向细胞核内重新分布相关。FRAP显示,核心组蛋白并未从压缩的染色质上移位;然而,连接组蛋白H1的移动性显著降低,其程度远超异染色质与常染色质之间H1组蛋白移动性的差异。结论:这些研究体现了染色质结构在物理上响应环境条件的动态能力,直接将细胞能量状态与染色质压缩联系起来,并为缺血对细胞核结构的影响提供了见解。
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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