突变CRX蛋白在晚期人视网膜类器官中的基因调控行为
该数据集来自NCBI GEO,包含人LCA7视网膜类器官模型的单细胞多组学测序数据。数据经Cell Ranger ARC处理,并用Seurat、Signac和ChromVAR分析,可用于研究突变CRX介导的光感受器基因调控与染色质重塑变化(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
突变CRX蛋白在晚期人视网膜类器官中的基因调控行为
Gene regulatory behaviors of mutant CRX proteins demonstrated with late-stage human retinal organoids
该数据集来自NCBI GEO,包含人LCA7视网膜类器官模型的单细胞多组学测序数据。研究使用四株hiPSC系(CRX+/+对照、CRX+/T155ins4、CRX+/K88Q、CRX+/-)培养240天后收集类器官,每样本分离8000个细胞核进行联合单细胞RNA测序和ATAC测序。数据经Cell Ranger ARC处理,并用Seurat、Signac和ChromVAR分析,可用于研究突变CRX介导的光感受器基因调控与染色质重塑变化(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 01 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:与Leber先天性黑蒙(LCA7)相关的CRX变异已被证明会破坏光感受器的成熟和功能。CRX在光感受器基因调控和染色质重塑中发挥巨大作用。因此,为了更好地理解突变CRX介导的光感受器细胞变化,我们利用体外人类LCA7视网膜类器官模型进行了单细胞多组学实验。方法:视网膜类器官由四种hiPSC系培养:CRX+/+(对照)、CRX+/T155ins4、CRX+/K88Q、CRX+/-(CRISPR编辑系)。培养240天(D240)后,收集视网膜类器官并速冻(每系n=4个类器官)。每个样本分离8,000个细胞核,用于联合单细胞RNA测序和ATAC测序测定。测序数据使用Cell Ranger ARC处理,并使用Seurat和Signac软件包分析。ChromVAR用于评分t
【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:GPL24676、9606。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE262958
【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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- OpenDataLab:
数据说明
目的:已证实与Leber先天性黑矇(LCA7)相关的CRX变异会破坏光感受器的成熟与功能。CRX在光感受器基因调控和染色质重塑中发挥广泛作用。因此,为更好地理解突变CRX介导的光感受器细胞变化,我们利用体外人类LCA7视网膜类器官模型进行了单细胞多组学实验。方法:视网膜类器官由四种hiPSC系培养而成:CRX+/+(对照)、CRX+/T155ins4、CRX+/K88Q、CRX+/-(CRISPR编辑系)。培养240天(D240)后,收集视网膜类器官并速冻(每系n=4个类器官)。每个样本分离8,000个细胞核,用于联合单细胞RNA测序和ATAC测序检测。测序数据使用Cell Ranger ARC处理,并使用Seurat和Signac软件包分析。使用ChromVAR对单细胞中转录因子结合基序的富集进行评分。结果:对照(CRX+/+)与两个LCA7系(CRX+/T155ins4、CRX+/K88Q)之间的细胞簇分析揭示了细胞类型比例的差异,包括成熟和未成熟光感受器细胞以及胶质细胞。
特别是,CRX+/T155ins4细胞系的胶质细胞比例急剧增加,与对照组相比,成熟视杆细胞和视锥细胞的比例大幅降低。CRX+/-细胞系中整个K88Q等位基因已被切除,其细胞比例与对照组最为相似。在检查光感受器簇内的表达谱时,我们发现两个LCA7细胞系中关键CRX靶基因的表达均下降,包括NRL、NR2E3、RCVRN、ARR3和RHO。这些变化在基因编辑的半合子细胞系(CRX+/-)中部分得到改善。转录因子(TF)结合基序富集分析显示,LCA7细胞系中多种基序减少,包括CRX和OTX2基序。相比之下,LCA7细胞系表现出STAT(细胞生长、
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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