小鼠胚胎干细胞中DNMT3A特异性活性的化学足迹图谱

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠胚胎干细胞中DNMT3A特异性活性的化学足迹数据。研究通过结构引导工程改造DNMT3A甲基转移酶,利用合成辅因子Ado-6-azide在体外实现叠氮标签向DNA的催化转移,并借助CRISPR prime editing将设计密码子整合至小鼠胚胎干细胞DNMT3A

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基因组分类OtherGPL1633110090
GSE297788: Chemical footprinting of DNMT3A-specific activity in mouse embryonic stem cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

小鼠胚胎干细胞中DNMT3A特异性活性的化学足迹图谱

Chemical footprinting of DNMT3A-specific activity in mouse embryonic stem cells

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠胚胎干细胞中DNMT3A特异性活性的化学足迹数据。研究通过结构引导工程改造DNMT3A甲基转移酶,利用合成辅因子Ado-6-azide在体外实现叠氮标签向DNA的催化转移,并借助CRISPR prime editing将设计密码子整合至小鼠胚胎干细胞DNMT3A基因座,同时引入MAT2A I117A替换,使细胞在合成甲硫氨酸类似物处理下产生DNMT3A依赖的DNA修饰。数据可用于研究DNA甲基转移酶的催化相互作用、时间动态及表观遗传调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):DNA中胞嘧啶酶促甲基化为5-甲基胞嘧啶是一种重要的表观遗传机制,调控哺乳动物发育和疾病。DNA甲基化由三种依赖AdoMet的DNA甲基转移酶(DNMTs)共同作用产生,其催化相互作用和时间动态仍不清楚。在本研究中,我们采用结构引导的DNMT3A甲基转移酶工程改造,利用合成辅因子类似物Ado-6-azide在体外促进叠氮标签向DNA的催化转移。随后,我们利用基于CRISPR的prime editing将设计密码子整合到小鼠胚胎干细胞DNMT3A基因座中。接着,对细胞进行CRISPR编辑以整合MAT2A I117A替换,从而在暴露于合成甲硫氨酸类似物S-(6-azidohex-2-时,促进代谢性DNMT3A依赖的DNA修饰并延长叠氮标签。

【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:Other、GPL16331、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=GSE297788

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,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

DNA中胞嘧啶酶促甲基化为5-甲基胞嘧啶是一种重要的表观遗传机制,调控着哺乳动物的发育与疾病。DNA甲基化源于三种依赖AdoMet的DNA甲基转移酶(DNMTs)的协同作用,但其催化相互作用和时间动态仍不清楚。在本研究中,我们采用结构引导的DNMT3A甲基转移酶工程化改造,利用合成辅因子类似物Ado-6-azide,在体外促进叠氮标签的催化转移至DNA上。随后,我们利用基于CRISPR的引导编辑技术,将设计好的密码子整合到小鼠胚胎干细胞的DNMT3A基因座中。接着,通过CRISPR编辑细胞以引入MAT2A I117A替换,从而在生理水平的内源性甲硫氨酸存在下,暴露于合成甲硫氨酸类似物S-(6-叠氮己-2-炔-1-基)-l-同型半胱氨酸(N3-Met)时,促进依赖DNMT3A的代谢性DNA修饰,并延长叠氮标签的保留时间。

接下来,将DNMT3A KI细胞分别进行电穿孔处理,导入合成的辅因子类似物Ado-6-azide,或在暴露于N3-Met后进行代谢标记,之后通过Dnmt-TOP-seq评估DNMT3A特有的基因组靶点。综上所述,本研究为在多种生物学背景下监测活细胞中DNMT3A特异性活性开辟了道路。

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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