GSE211056:活性表观遗传标记的形成及其回收由细胞周期特异性RNA介导 [RIP-seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个RIP-seq样本矩阵文件,主题为血液与淋巴系统疾病中的急性髓系白血病。源站描述显示,研究聚焦于活性基因启动子邻近区域编码的细胞周期特异性长非编码RNA(SPEARs)如何调控替代组蛋白H2A.Z乙酰化形式的建立与回收,并涉及TIP60的招募
![GSE211056: Formation of an active epigenetic mark and its recycling is mediated by cell cycle-specific RNAs [RIP-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/144608.jpg)
基本信息
资源简介
GSE211056:活性表观遗传标记的形成及其回收由细胞周期特异性RNA介导 [RIP-seq]
Formation of an active epigenetic mark and its recycling is mediated by cell cycle-specific RNAs [RIP-seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个RIP-seq样本矩阵文件,主题为血液与淋巴系统疾病中的急性髓系白血病。源站描述显示,研究聚焦于活性基因启动子邻近区域编码的细胞周期特异性长非编码RNA(SPEARs)如何调控替代组蛋白H2A.Z乙酰化形式的建立与回收,并涉及TIP60的招募。数据可用于探索RNA介导的表观遗传标记形成机制及细胞特异性表观遗传谱的预测分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 11 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):表观遗传修饰在活性基因的基因调控区域中如何建立,其机制仍不清楚。所展示的数据表明,一种主要表观遗传标记——替代组蛋白H2A.Z的乙酰化形式——的建立和回收,受编码于活性基因启动子邻近区域的细胞周期特异性长非编码RNA调控。这些转录本被称为SPEARs(S期早期RNA),在S期早期被诱导:它们的表达先于其发挥调控作用的下游基因的表达。SPEARs通过将替代组蛋白和组蛋白乙酰转移酶TIP60聚集在一起,驱动组蛋白H2A.Z乙酰化形式的修饰和沉积。这种广泛的双峰途径构成了一种新的RNA介导机制,用于建立表观遗传标记和细胞特异性表观遗传谱,th
【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、GPL16791、9606。本站分类:血液与淋巴系统疾病/急性髓系白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE211056
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 01 202,引用时请注意版本时效。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
表观遗传修饰在活跃基因的基因调控区域中如何建立,其机制仍不清楚。所展示的数据表明,一种主要表观遗传标记——替代组蛋白H2A.Z的乙酰化形式——的建立和循环再生,受细胞周期特异性的长非编码RNA调控,这些RNA编码于活跃基因启动子相邻区域。这些转录本被称为SPEARs(S期早期RNA),在S期早期被诱导:它们的表达先于其所调控的下游基因的表达。SPEARs通过将替代组蛋白和组蛋白乙酰转移酶TIP60聚集在一起,驱动组蛋白H2A.Z乙酰化形式的修饰和沉积。这一广泛存在的双模式途径构成了一种新的RNA介导机制,用于建立表观遗传标记和细胞特异性表观遗传图谱,从而为染色质上表观遗传标记的准确性和持久性提供了统一解释。
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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