TR4孤儿核受体全基因组结合研究提示其在基础生物过程中的普遍作用

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE24685,研究孤儿核受体 TR4(NR2C2)在体内的全基因组结合情况。作者利用染色质免疫沉淀结合高通量测序(ChIP-seq),在 4 种不同人类细胞类型中鉴定 TR4 结合位点,发现多数靶基因在不同细胞间共享,参与 RNA 代谢和蛋白质翻译等基础生

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基因组分类GPL90529606
GSE24685: Genome-wide binding of the orphan nuclear receptor TR4 suggests its general role in fundamental biological processes

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

TR4孤儿核受体全基因组结合研究提示其在基础生物过程中的普遍作用

Genome-wide binding of the orphan nuclear receptor TR4 suggests its general role in fundamental biological processes

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE24685,研究孤儿核受体 TR4(NR2C2)在体内的全基因组结合情况。作者利用染色质免疫沉淀结合高通量测序(ChIP-seq),在 4 种不同人类细胞类型中鉴定 TR4 结合位点,发现多数靶基因在不同细胞间共享,参与 RNA 代谢和蛋白质翻译等基础生物过程,同时部分靶基因具有细胞类型特异性功能。数据可用于研究 TR4 的转录调控机制及其在内分泌、营养和代谢相关疾病中的潜在作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 13 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):孤儿核受体 TR4(人睾丸受体 4 或 NR2C2)在多种生物学和代谢过程中发挥关键作用。由于没有已知配体且已知靶基因很少,TR4 的功能模式尚不清楚。我们报告了首次对 TR4 体内结合的全基因组鉴定和表征。利用染色质免疫沉淀结合高通量测序(ChIP-seq),我们在 4 种不同人类细胞类型中鉴定了 TR4 结合位点,并发现大多数靶基因在不同细胞间共享。TR4 靶基因参与 RNA 代谢和蛋白质翻译等基础生物过程。此外,我们发现一部分 TR4 靶基因发挥细胞类型特异性功能。对 TR4 结合位点的分析显示,来自任何细胞类型的峰中不到 30% 含有先前描述的 DR1 基序

【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:GPL9052、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE24685

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,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

孤儿核受体TR4(人睾丸受体4或NR2C2)在多种生物学和代谢过程中发挥关键作用。由于尚无已知配体且已知靶基因甚少,TR4的功能模式尚不明确。我们首次报道了TR4在体内结合的全基因组鉴定与特征分析。利用染色质免疫沉淀结合高通量测序(ChIP-seq),我们在4种不同的人类细胞类型中鉴定了TR4结合位点,并发现大多数靶基因在不同细胞间是共享的。TR4靶基因参与RNA代谢和蛋白质翻译等基本生物学过程。此外,我们发现一部分TR4靶基因发挥细胞类型特异性功能。对TR4结合位点的分析显示,来自任何细胞类型的峰中不到30%含有先前由体外研究得出的DR1基序,提示TR4可能通过与其他蛋白质相互作用而被招募至基因组。对TR4结合位点的生物信息学分析预测了一个涉及TR4和ETS转录因子的顺式调控模块。

为了验证这一预测,我们对ETS因子ELK4进行了ChIP-seq实验,结果发现30%的TR4结合位点同时也被ELK4结合。对这两个因子共同结合的位点进行基序分析,发现缺乏DR1元件,这提示TR4在一部分位点上的结合可能是通过ETS转录因子ELK4促进的。进一步的研究将需要探究这两个因子的功能相互依赖性。关于数据使用条款和条件,请参阅http://www.genome.gov/27528022 和 http://www.genome.gov/Pages/Research/ENCODE/ENCODEDataReleasePolicyFinal2008.pdf。

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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