β-地中海贫血造血干细胞双碱基编辑的功能校正与基因组完整性

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE307482,聚焦β-地中海贫血造血干细胞的双碱基编辑。研究使用三名供者来源的原代CD34+细胞,对BCL11A红系增强子及BCL11A结合位点进行单重和双重碱基编辑,评估功能校正与基因组完整性

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE307482: Functional correction and genome integrity with duplex base editing of β-thalassemic hematopoietic stem cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

β-地中海贫血造血干细胞双碱基编辑的功能校正与基因组完整性

Functional correction and genome integrity with duplex base editing of β-thalassemic hematopoietic stem cells

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE307482,聚焦β-地中海贫血造血干细胞的双碱基编辑。研究使用三名供者来源的原代CD34+细胞,对BCL11A红系增强子及BCL11A结合位点进行单重和双重碱基编辑,评估功能校正与基因组完整性。数据包含1个文件(GSE307482_series_matrix.txt.gz),属于高通量测序表达谱分析,可用于研究碱基编辑在β-地中海贫血治疗中的安全性和有效性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:β-地中海贫血是最常见的单基因疾病之一,构成重大全球健康挑战。编辑β-地中海贫血的遗传修饰因子,如BCL11A红系增强子和HBG启动子,可增强胎儿血红蛋白(HbF)表达并具有重大治疗潜力。不依赖双链断裂(DSB)的基因组编辑工具,如碱基编辑器,可能比传统的依赖DSB的CRISPR/Cas技术更安全且更适合多重应用。然而,有害的意外在靶和脱靶事件仍是关注点,必须在临床应用前排除,包括标准检测技术不可见的染色体易位。结果:使用来自三名供者的原代患者来源CD34+细胞,我们研究了基于碱基编辑器的单重和双重破坏BCL11A红系增强子和BCL11A结合si

【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: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=GSE307482

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

背景:β-地中海贫血是最常见的单基因疾病之一,构成重大的全球健康挑战。编辑β-地中海贫血的遗传修饰因子,如BCL11A红系增强子和HBG启动子,可增强胎儿血红蛋白(HbF)表达,具有重大治疗潜力。双链断裂(DSB)非依赖性基因组编辑工具,如碱基编辑器,可能比传统的DSB依赖性CRISPR/Cas技术更安全,更适合多重应用。然而,有害的意外在靶和脱靶事件仍令人担忧,必须在临床应用前排除,包括标准检测技术无法发现的染色体易位。结果:我们使用来自三名供者的原代患者来源CD34+细胞,研究了基于BE的单纯和双重破坏BCL11A红系增强子和HBG启动子上BCL11A结合位点(-115bp)的DNA水平事件,并在RNA、蛋白质和形态学水平进行了功能研究。

分析包括与当前临床应用的标准化疗——基于DSB的编辑进行直接比较,以及通过CAST-seq分析DNA重组事件,以便对基于DSB、BE和双链BE的编辑相对安全性作出更广泛的推断。我们的研究揭示了双链碱基编辑的有效性,其具有稳健的γ-珠蛋白和HbF诱导作用,并且相较于单链编辑,功能矫正显著改善。此外,双链编辑在治疗相关的靶位点上均导致了简单和复杂基因组改变的低发生率。结论:在此,我们展示了通过同时靶向BCL11A红系增强子和HBG启动子实现功能矫正和基因组完整性的双链碱基编辑。我们的研究突显了当前双链BE方法的有效性、安全性和治疗潜力。

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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