葡萄糖饥饿下USF2基因组结合/占据谱及基于USF2存在的H3K27ac变化

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE252310_series_matrix.txt.gz),提供葡萄糖饥饿条件下USF2的基因组结合/占据谱,以及基于USF2存在与否的H3K27ac变化数据

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基因组分类GPL2110310090
GSE252310: Genome binding/occupancy profiling of USF2 under glucose starvation and changes in H3K27ac based on the presence of USF2

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

葡萄糖饥饿下USF2基因组结合/占据谱及基于USF2存在的H3K27ac变化

Genome binding/occupancy profiling of USF2 under glucose starvation and changes in H3K27ac based on the presence of USF2

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE252310_series_matrix.txt.gz),提供葡萄糖饥饿条件下USF2的基因组结合/占据谱,以及基于USF2存在与否的H3K27ac变化数据。研究揭示USF2在营养丰富条件下与HDAC1结合于溶酶体基因的CLEAR基序,降低H3K27乙酰化水平、限制染色质可及性并抑制溶酶体和自噬基因表达;饥饿时USF2以磷酸化依赖方式与TFEB竞争靶基因启动子结合。数据可用于分析转录因子结合、组蛋白修饰与营养应激下溶酶体/自噬基因调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):溶酶体和自噬过程的精细调控对于维持细胞稳态和基础代谢至关重要。尽管破坏或减弱溶酶体和自噬系统的后果已被广泛研究,但溶酶体和自噬基因过度激活对稳态的影响却知之甚少。我们的研究揭示了上游刺激因子2(USF2)此前未知的转录抑制机制,该机制在营养丰富条件下抑制溶酶体和自噬基因。USF2与HDAC1一起结合溶酶体基因内的CLEAR基序,降低H3K27乙酰化水平,限制染色质可及性,并降低溶酶体基因表达。在饥饿状态下,USF2以磷酸化依赖的方式与TFEB(溶酶体和自噬基因的主要转录激活因子)竞争结合靶基因启动子

【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:GPL21103、10090。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=GSE252310

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 15 202,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

溶酶体与自噬过程的精细调控对于维持细胞稳态和基础代谢至关重要。尽管破坏或减弱溶酶体与自噬系统所带来的后果已被广泛研究,但溶酶体和自噬基因过度激活对稳态的影响却知之甚少。我们的研究揭示了由上游刺激因子2(USF2)介导的一种此前未知的转录抑制机制,该机制在营养丰富的条件下抑制溶酶体和自噬基因。USF2与HDAC1共同结合于溶酶体基因内的CLEAR基序,从而降低H3K27乙酰化水平、限制染色质可及性并降低溶酶体基因表达。在饥饿条件下,USF2以磷酸化依赖的方式与TFEB(溶酶体和自噬基因的主要转录激活因子)竞争结合靶基因启动子。GSK3b对S155位点的磷酸化在调控USF2的DNA结合活性以抑制溶酶体基因方面发挥关键作用,而GSK3b介导的TFEB磷酸化则增强其胞质滞留。

应用这些发现有望治疗与蛋白质聚集相关的疾病,包括α-1抗胰蛋白酶缺乏症。这些研究结果表明,USF2抑制机制可能是治疗多种溶酶体和自噬相关疾病的有效策略。

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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