PROP1触发垂体干细胞上皮-间质转化样过程的ChIP-Seq数据集
该数据集是一个ChIP-Seq（染色质免疫沉淀测序）数据集，包含从PROP1突变组织、分离的垂体干细胞及工程化细胞系中获取的全基因组DNA结合位点和基因表达数据，数据模态为基因序列和表观遗传学数据。它主要用于研究转录因子PROP1如何通过调控上皮-间质转化（EMT）相关基因来影响垂体干细胞的增殖、迁移与分化，为理解垂体发育障碍及PROP1突变导致的垂体功能减退症提供分子机制层面的证据。
![PROP1 triggers epithelial-mesenchymal transition-like process in pituitary stem cells [ChIP-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/5177.jpg)
基本信息
资源简介
PROP1触发垂体干细胞上皮-间质转化样过程的ChIP-Seq数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《PROP1 triggers epithelial-mesenchymal transition-like process in pituitary stem cells [ChIP-Seq]》。源站首次发布：2022-02-20。
【数据内容】
源站原始描述：Mutations in PROP1 are the most common cause of hypopituitarism in humans; therefore, unraveling its mechanism of action is highly relevant from a therapeutic perspective. Our current understanding of the role of PROP1 in the pituitary gland is limited to the regulation of pituitary transcription factors Hesx1 and Pit1. To elucidate the comprehensive PROP1-dependent gene regulatory network, we conducted genome wide analysis of PROP1 DNA binding and effects on gene expression in mutant tissues, i…
【主题与分类】
主题标签：cell biology、developmental biology、differentiation、hypopituitarism、mouse、pituitary、stem cells.、cell biology、developmental biology、differentiation。
【获取与许可】
源站页面：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=b0b493b20d7c1c73cc00445d1ab714bf
使用许可：openSource。
规范引用：PMID: 27351100
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个ChIP-Seq（染色质免疫沉淀测序）数据集，专注于研究转录因子PROP1在垂体干细胞分化过程中的作用机制。数据来源于对PROP1突变组织、分离的干细胞以及工程化细胞系进行的全基因组分析，包括PROP1的DNA结合位点鉴定及其对基因表达的影响。研究发现PROP1通过抑制上皮细胞特征基因（如claudin 23）并激活上皮-间质转化（EMT）诱导基因（如Zeb2、Notch2、Gli2），调控干细胞的增殖、迁移和分化过程。该数据集主要用于研究垂体发育、干细胞生物学以及PROP1突变相关垂体功能减退症的分子机制，为相关疾病的治疗提供潜在靶点。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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