TGF-β1重塑β-globin与MYC增强子染色质导致红系分化缺陷 [scRNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为TGF-β1通过重塑β-globin和MYC增强子染色质驱动红系分化缺陷的单细胞RNA测序研究
![GSE320598: Chromatin rewiring of β-globin and MYC enhancers by TGF-β1 drives defective erythropoiesis [scRNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/147850.jpg)
基本信息
资源简介
TGF-β1重塑β-globin与MYC增强子染色质导致红系分化缺陷 [scRNA-seq]
Chromatin rewiring of β-globin and MYC enhancers by TGF-β1 drives defective erythropoiesis [scRNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为TGF-β1通过重塑β-globin和MYC增强子染色质驱动红系分化缺陷的单细胞RNA测序研究。数据包含1个文件(GSE320598_series_matrix.txt.gz),物种为小鼠(10090),平台为GPL19057。源站描述指出,研究利用骨髓增生异常综合征患者样本发现TGF-β1和SMAD2信号升高与贫血程度相关,并在原代人类造血干祖细胞中证实TGF-β1双向作用:抑制增殖并诱导过早红系分化,临床阶段TGFBR1抑制剂可逆转。整合RNA-seq、ChIP-seq和Micro-C分析揭示TGF-β1激活β-globin LCR驱动早期分化,同时破坏MYC增强子-启动子互作阻断增殖。该数据。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 26 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):红系生成是一个受到严格调控的过程,涉及快速细胞增殖与有序分化,以确保数百万红细胞的产生。TGF-β1是红系生成的关键调控因子,然而其调控红系生成的机制尚未充分阐明。利用骨髓增生异常综合征患者样本,我们显示升高的TGF-β1和SMAD2信号与贫血程度相关。在原代人类造血干祖细胞中的功能研究表明,TGF-β1发挥双向作用——抑制增殖并诱导过早红系分化——两者均可被临床阶段的TGFBR1抑制剂逆转。通过整合RNA-seq、ChIP-seq和Micro-C分析,我们发现TGF-β1激活β-globin LCR,驱动早期分化,同时破坏MYC增强子-启动子相互作用以阻断增殖。我们验证了我们的
【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:GPL19057、10090。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=GSE320598
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 23 202,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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
红细胞生成是一个受到严格调控的过程,涉及快速细胞增殖与有序分化,以确保产生数以百万计的红细胞。TGF-β1是红细胞生成的关键调控因子,然而其调控红细胞生成的机制尚未充分阐明。利用骨髓增生异常综合征患者样本,我们发现TGF-β1和SMAD2信号通路的升高与贫血程度相关。在原代人类HSPC中的功能研究表明,TGF-β1发挥双向效应——抑制增殖并诱导红系过早分化——两者均可被临床阶段的TGFBR1抑制剂所逆转。通过整合RNA-seq、ChIP-seq和Micro-C分析,我们发现TGF-β1激活β-珠蛋白LCR,驱动早期分化,同时破坏MYC增强子-启动子相互作用以阻断增殖。我们通过在TGF-β1转基因小鼠中进行单细胞RNA-seq,在体内验证了红细胞生成缺陷。我们的研究结果表明,TGF-β1/SMAD2信号通路通过影响β-LCR和MYC超级增强子区域重塑染色质,从而调控红细胞生成。
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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