CRISPR转录读出揭示流感转录受NELF调控并可引发干扰素反应

研究开发了CRISPR with Transcriptional Readout(CRITR-seq)方法,将CRISPR引导序列与目标启动子活性关联,用于鉴定感染甲型流感病毒细胞中调节干扰素诱导的宿主因子

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基因组分类OtherGPL246769606
GSE281730: CRISPR with Transcriptional Readout reveals influenza transcription is modulated by NELF and can precipitate an interferon response

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

CRISPR转录读出揭示流感转录受NELF调控并可引发干扰素反应

CRISPR with Transcriptional Readout reveals influenza transcription is modulated by NELF and can precipitate an interferon response

该数据集来自NCBI,包含1个文件GSE281730_series_matrix.txt.gz,主题涉及免疫系统疾病及其他。研究开发了CRISPR with Transcriptional Readout(CRITR-seq)方法,将CRISPR引导序列与目标启动子活性关联,用于鉴定感染甲型流感病毒细胞中调节干扰素诱导的宿主因子。研究发现敲除Negative Elongation Factor复合体会增加流感转录和干扰素表达,且流感转录过程在有或无病毒复制时均是干扰素诱导的关键因素。数据可用于研究宿主-病毒相互作用及先天免疫应答机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒感染后干扰素的转录对于细胞内在先天免疫至关重要。这一过程受许多宿主和病毒因素影响。为了鉴定在甲型流感病毒感染细胞中调节干扰素诱导的宿主因子,我们开发了CRISPR with Transcriptional Readout(CRITR-seq)。CRITR-seq是一种将CRISPR引导序列与目标启动子活性关联的方法。利用该方法,我们发现敲除Negative Elongation Factor复合体会增加流感转录和干扰素表达。我们发现,在存在和不存在病毒复制的情况下,流感转录过程都是干扰素诱导的关键贡献因素。综上所述,我们的发现强调了先天免疫配体浓度是触发干扰素反应的限制因素,并确定NELF是流感生命周期的重要接口。

【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、GPL24676、9606。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE281730

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 17 202,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

病毒感染时干扰素的转录对细胞固有免疫至关重要。这一过程受众多宿主和病毒因素的影响。为了鉴定在甲型流感病毒感染细胞中调节干扰素诱导的宿主因子,我们开发了带有转录读出的CRISPR技术(CRITR-seq)。CRITR-seq是一种将CRISPR引导序列与目标启动子活性联系起来的方法。利用这种方法,我们发现负延伸因子复合体的耗竭会增加流感转录和干扰素表达。我们发现,无论病毒复制存在与否,流感转录过程都是干扰素诱导的关键贡献者。综上所述,我们的发现强调了固有免疫配体浓度是触发干扰素反应的一个限制因素,确定了NELF作为与流感生命周期的重要接口,并验证了CRITR-seq作为全基因组筛选基因表达表型的工具。

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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