在多种人类细胞系中生成JMJD6敲除模型
该数据集来自NCBI GEO,标题为在多种人类细胞系中生成JMJD6敲除模型。研究采用系统性CRISPR方法,在造血细胞系THP-1、NOMO-1、K562及贴壁细胞系HEK中构建JMJD6敲除模型,并对敲除株进行转录组分析,发现稳态下基因表达变化较小

基本信息
资源简介
在多种人类细胞系中生成JMJD6敲除模型
Generation of JMJD6 KO in several human cell lines
该数据集来自NCBI GEO,标题为在多种人类细胞系中生成JMJD6敲除模型。研究采用系统性CRISPR方法,在造血细胞系THP-1、NOMO-1、K562及贴壁细胞系HEK中构建JMJD6敲除模型,并对敲除株进行转录组分析,发现稳态下基因表达变化较小。此外,在缺氧应激条件下培养野生型和JMJD6敲除HeLa细胞,显示JMJD6对转录组有更广泛影响。数据包含1个文件,可用于研究JMJD6在表观遗传调控及应激响应中的作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 23 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:JMJD6是一种赖氨酸羟化酶,属于含小Jumonji C结构域(JMJD)蛋白家族。JMJD6的活性影响许多生物学功能。JMJD6在发育过程中至关重要,尽管各种小鼠JMJD6敲除(KO)研究观察到了不同的表型。为了进一步表征JMJD6的生物学作用,我们在此使用系统性CRISPR方法,在造血(THP-1、NOMO-1、K562)和贴壁(HEK)人类细胞系中生成了一系列KO模型。结果:对JMJD6 KO株的转录组分析显示变化出乎意料地小,表明这种表观遗传调控因子在细胞维持稳态时并非必需。然而,在生理应激(缺氧)条件下培养野生型和JMJD6 KO HeLa细胞,揭示JMJD6对转录组发挥了更广泛的影响。
【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:GPL20301、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=GSE341193
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 02 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/geo/query/acc.cgi?acc=GSE341193
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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:JMJD6是一种赖氨酸羟化酶,属于含Jumonji C结构域的小型JMJD蛋白家族。JMJD6的活性影响多种生物学功能。尽管多项小鼠JMJD6敲除(KO)研究观察到了不同的表型,但JMJD6在发育过程中是必需的。为了进一步表征JMJD6的生物学作用,我们在此采用系统性CRISPR方法,在造血细胞系(THP-1、NOMO-1、K562)和贴壁细胞系(HEK)中生成了一系列KO模型。结果:对JMJD6 KO细胞系的转录组分析显示变化出乎意料地微小,提示当细胞维持在稳态时,这一表观遗传调控因子并非必需。然而,将野生型(WT)和JMJD6 KO HeLa细胞在生理应激(缺氧)条件下培养后发现,JMJD6对转录组的影响要广泛得多。虽然核心缺氧反应不依赖于JMJD6,且主要与代谢适应相关,但我们的结果提示,JMJD6对于缺氧诱导的炎症及细胞外基质(ECM)重塑通路的激活是必需的。
结论:这些发现揭示了JMJD6在缺氧应激非经典反应中先前未知的重要作用。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




