PRJNA1233316：GRHL与PGR通过保守及物种特异性增强子的3D成环调控乳腺WNT4表达 [ATAC-Seq]

该数据集来自 NCBI BioProject（ID 1233316），主题为 GRHL 与 PGR 通过保守及物种特异性增强子的 3D 成环调控乳腺中 WNT4 的表达，包含 ATAC-Seq 数据

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基因组预测Epigenomics

PRJNA1233316: GRHL and PGR control WNT4 expression in the mammary gland via 3D looping of conserved and species-specific enhancers [ATAC-Seq]

基本信息

模态

基因组

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA1233316：GRHL与PGR通过保守及物种特异性增强子的3D成环调控乳腺WNT4表达 [ATAC-Seq]

该数据集为 NCBI BioProject 收录的一项表观基因组学研究项目，编号为 1233316，英文名称为“GRHL and PGR control WNT4 expression in the mammary gland via 3D looping of conserved and species-specific enhancers [ATAC-Seq]”。从名称可以看出，该项目聚焦于乳腺组织中 GRHL 与 PGR 两个因子如何通过保守增强子及物种特异性增强子的三维成环机制，调控 WNT4 基因的表达，并采用 ATAC-Seq 技术产生相关数据。BioProject 作为生物数据的集合记录，将同一项研究计划下产生的多种数据类型汇聚于一处，便于用户集中查找与访问。该数据集在主题上归属于表观基因组学，本站将其分类为血液及造血器官疾病 / 其他类别，来源站点为 ncbi.nlm.nih.gov。

【数据集背景】

该项目的研究背景围绕乳腺中 WNT4 表达的调控机制展开。WNT4 是一个在乳腺发育与功能中具有重要意义的基因，其表达受到转录因子 GRHL 与 PGR 的调控。项目名称明确指出，这种调控并非仅依赖线性 DNA 上的顺式作用元件，而是涉及保守增强子与物种特异性增强子之间的三维成环（3D looping）相互作用。这意味着研究关注的是染色质空间构象如何参与基因表达的精细控制，以及不同物种之间增强子使用上的保守性与差异性。该 BioProject 记录作为一项独立研究计划的载体，汇集了由单一组织或联合体产生的相关生物数据，为用户提供统一入口以获取该项目下多种类型的数据。

【数据内容】

该数据集包含 ATAC-Seq 数据。ATAC-Seq 是一种用于检测染色质开放区域的技术，能够反映调控元件（如增强子、启动子）的可及性状态。结合项目标题可知，这些 ATAC-Seq 数据用于研究 GRHL 与 PGR 对 WNT4 表达的控制，以及保守和物种特异性增强子的三维成环机制。数据主题标签为表观基因组学，表明其核心内容属于染色质结构与调控层面的信息。除 ATAC-Seq 这一数据类型外，源站未提供关于样本数量、测序深度、基因组版本、文件格式或具体数据量的进一步说明。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，具体以 NCBI BioProject 的形式发布，项目 ID 为 1233316。BioProject 记录本身是生物数据的集合，源自单一组织或联合体的一项研究计划，其作用是为用户提供一个统一的位置，以查找该项目所产生的多种数据类型。源站描述指出，BioProject 记录并不直接等同于原始数据文件，而是作为索引与聚合入口。关于样本采集的具体地点、时间、伦理审批信息以及实验操作细节，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题与数据类型，该数据集可适用于表观基因组学相关研究，尤其是关注乳腺组织中基因表达调控、染色质可及性以及增强子三维成环机制的场景。研究人员可利用 ATAC-Seq 数据探索 GRHL 与 PGR 结合位点附近的染色质开放状态，或比较保守增强子与物种特异性增强子在调控 WNT4 表达中的潜在作用。此外，由于本站将其分类为血液及造血器官疾病 / 其他，该数据集也可能被用于与该分类相关的交叉检索或元数据汇总场景。但需注意，具体适用性取决于用户对原始数据质量与实验设计的独立评估，源站未提供针对特定应用场景的验证结论。

【使用方法】

用户可通过 NCBI BioProject 平台，以项目 ID 1233316 或数据集英文名称进行检索，访问该项目的记录页面。BioProject 记录提供指向该项目下多种数据类型的链接，用户可据此进一步获取 ATAC-Seq 相关数据文件。关于数据下载后的具体分析流程、所需软件、参数设置以及参考基因组信息，源站未提供。用户需依据自身研究目的和通用表观基因组学分析规范进行处理。

【质量与限制】

该数据集来源于 NCBI BioProject，属于公共数据库收录的项目记录。源站未提供关于数据质量评估、测序质量分数、重复性验证或批次效应控制的具体信息。此外，样本量、物种来源、细胞或组织类型的具体细节，以及 ATAC-Seq 实验的技术重复情况，源站均未提供。因此，用户在使用前应自行查阅项目关联的原始文献或数据文件，以评估其适用性与可靠性。本站分类为血液及造血器官疾病 / 其他，但该分类与数据集实际研究内容（乳腺、WNT4、GRHL、PGR）之间的直接关联，源站未提供说明。

【引用与许可】

该数据集的引用方式、许可协议以及使用限制，源站未提供。用户在使用该 BioProject 数据时，应遵循 NCBI 及 BioProject 的通用使用条款，并建议查阅项目页面以获取最新的引用要求与数据共享政策。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE291413

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使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1233316

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: 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。

数据说明

该数据集属于一项研究，我们在其中功能性地解析了调控小鼠乳腺及人类乳腺中WNT4表达的顺式作用增强子网络和时空转录机制。作为这些工作的一部分，我们表征了青春期小鼠乳腺中的染色质可及性景观。为此，我们通过FACS分选了基底细胞、管腔细胞和基质细胞群体，并进行了批量ATAC-seq分析。总体设计：从6只青春期（p35）FVB/N小鼠中解剖出第3和第4乳腺脂肪垫，切碎成小块，并在37°C下于轨道摇床中孵育2小时，消化混合液由DMEM/F12、5% FBS、1%青霉素/链霉素、25mM HEPES和300 U/ml IV型胶原酶组成。用ACK裂解缓冲液裂解红细胞，并通过连续使用Trypsin-EDTA和DNAseI消化步骤生成单细胞悬液。细胞在含10% FBS的HBSS中用以下抗体（eBioscience）染色：抗小鼠CD45-Biotin（克隆30-F11）、抗小鼠CD31-Biotin（克隆390）、抗小鼠TER-119-Biotin（克隆Ter-119）、抗小鼠CD326-PE（克隆G8.8）、抗小鼠CD49f-FITC（克隆GoH3）和Streptavidin-APC。

DAPI用于活/死细胞鉴别。使用配备100 μm喷嘴、20 psi压力的BD FACSAria III，将55,000个管腔细胞、基底细胞和基质细胞分选至含10% FBS的冰冷10 mM HEPES中。ATAC-seq样本按照Buenrostro等人（2013，2015）的方案制备。简言之，将新鲜分选的细胞在50 μl冰冷PBS中洗涤一次，然后轻轻重悬于50 μl冷裂解缓冲液（10 mM Tris-HCl，pH 7.4；10 mM NaCl；3 mM MgCl2和0.1% NP-40）中以分离细胞核。转座酶反应（Illumina Nextera DNA Library Preparation Kit，FC-121-1030）在30°C下进行30分钟，DNA使用MinElute PCR纯化柱（Qiagen，#28004）纯化。DNA片段使用定制引物（Buenrostro等人，见下表）和NEBNext Ultra I进行扩增

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