RPS14单倍剂量不足红系母细胞中mRNA长度与3'UTR结构决定翻译选择性[转录组]
该数据集来自NCBI GEO,标题为RPS14单倍剂量不足红系母细胞中mRNA长度与3'UTR结构决定翻译选择性,属于血液及造血器官疾病/其他分类
![GSE108820: mRNA length and 3’UTR structure govern the translation selectivity in RPS14-haploinsufficient erythroblasts [transcriptome]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/78929.jpg)
基本信息
资源简介
RPS14单倍剂量不足红系母细胞中mRNA长度与3'UTR结构决定翻译选择性[转录组]
mRNA length and 3’UTR structure govern the translation selectivity in RPS14-haploinsufficient erythroblasts [transcriptome]
该数据集来自NCBI GEO,标题为RPS14单倍剂量不足红系母细胞中mRNA长度与3'UTR结构决定翻译选择性,属于血液及造血器官疾病/其他分类。数据基于表达谱芯片平台GPL24299,包含1个文件GSE108820_series_matrix.txt.gz。研究聚焦5q-综合征这一体细胞核糖体病,涉及RPS14基因单等位缺失、红系分化障碍与凋亡增加,以及GATA1表达降低和翻译选择性机制。可用于分析mRNA长度、UTR结构与3'UTR二级结构对核糖体翻译选择性的影响,以及转录后和翻译后下调蛋白的编码特征(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 05 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):5q-综合征是一种体细胞核糖体病,与RPS14基因的单等位缺失相关,以显著的红系表型为特征。贫血的机制涉及红系母细胞分化受损和凋亡增加。在这里我们显示,GATA1蛋白表达低,与其mRNA在核糖体上的代表性缺陷一致。对多聚核糖体上转录本的全局分析表明,翻译具有选择性,短编码序列和UTR以及高度结构化的3'UTR的转录本代表性降低,这一转录本子集包括GATA1。我们的全蛋白质组分析证实,转录后下调的蛋白质由短长度和结构化3'UTR的转录本编码。我们鉴定了一组翻译后下调的蛋白质,包括核糖体蛋白和翻译延
【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:Expression profiling by array、GPL24299、9606。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE108820
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 28 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
5q-综合征是一种体细胞核糖体病,与RPS14基因的单等位缺失相关,以显著的红系表型为特征。贫血的机制涉及红系祖细胞分化受损和凋亡增加。本研究发现,GATA1蛋白表达水平低下,与其mRNA在核糖体上的代表性缺陷相一致。对多聚核糖体上转录本的全面分析表明,翻译具有选择性,表现为编码序列和UTR较短以及3’UTR高度结构化的转录本代表性降低,而GATA1正是这类转录本之一。我们的全蛋白质组分析证实,转录后下调的蛋白质由长度较短且3’UTR结构化的转录本编码。我们鉴定出一组翻译后下调的蛋白质,包括核糖体蛋白和翻译延伸因子,它们由5’TOP mRNA编码,且在核糖体上富集。
我们的结果表明,3’UTR的热力学特征,以及较小程度上5’UTR和转录本长度,是RPS14单倍剂量不足条件下翻译选择性的决定因素,而核糖体蛋白的翻译后调控解释了它们在细胞中含量减少的原因。我们对感染了shRPS14或shSCR的细胞进行了转录组和翻译组表达谱分析。
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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