白色念珠菌Cap1p调控子鉴定(Cap1-CSE-HA与Cap1-HA完整数据集)
该数据集来自omicsdi.org,属于感染/真菌感染分类,主题标签为Transcriptomics。数据围绕白色念珠菌转录因子Cap1p的调控子鉴定,采用全基因组定位分析(ChIP-on-chip)方法,对野生型Cap1p-HA3及C端富半胱氨酸结构域改变的过度活跃型Cap1p-CSE-HA3进行

基本信息
资源简介
白色念珠菌Cap1p调控子鉴定(Cap1-CSE-HA与Cap1-HA完整数据集)
该数据集来自omicsdi.org,属于感染/真菌感染分类,主题标签为Transcriptomics。数据围绕白色念珠菌转录因子Cap1p的调控子鉴定,采用全基因组定位分析(ChIP-on-chip)方法,对野生型Cap1p-HA3及C端富半胱氨酸结构域改变的过度活跃型Cap1p-CSE-HA3进行结合位点检测,识别出89个靶标。数据可用于研究Cap1p在氧化应激响应中的调控机制、靶基因结合特征及其在真菌感染中的作用(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Cap1p是碱性区域-亮氨酸拉链家族的转录因子,调控白色念珠菌的氧化应激响应(OSR)。其C端富半胱氨酸结构域(CRD)的改变导致Cap1p核滞留和转录激活。为更好地理解Cap1p在白色念珠菌中的功能,我们使用全基因组定位分析(ChIP-on-chip)在体内鉴定其转录靶标。在野生型Cap1p(Cap1p-HA3)或CRD改变的过度活跃型Cap1p(Cap1p-CSE-HA3)的C端引入三聚血凝素表位。使用全基因组寡核苷酸覆盖微阵列进行定位分析,鉴定出89个被Cap1p-HA3或Cap1p-CSE-HA3结合的靶标(结合比≥2倍,P≤0.01)。引人注目的是,Cap1p结合不仅在其靶基因的启动子区域检测到,还在其3'端和开放阅读框内检测到,su
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:感染/真菌感染。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-15104
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-15104
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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
Cap1p是碱性区域-亮氨酸拉链家族的转录因子,调控白色念珠菌的氧化应激反应(OSR)。其C端富含半胱氨酸结构域(CRD)的改变导致Cap1p核滞留和转录激活。为进一步了解Cap1p在白色念珠菌中的功能,我们采用全基因组定位分析(ChIP-on-chip)来鉴定其体内转录靶标。在野生型Cap1p(Cap1p-HA3)或具有改变CRD的高度活跃Cap1p(Cap1p-CSE-HA3)的C端引入三重血凝素表位。利用全基因组寡核苷酸拼接微阵列进行的定位分析,识别出89个由Cap1p-HA3或Cap1p-CSE-HA3结合的靶标(结合比率≥2倍,P≤0.01)。引人注目的是,Cap1p的结合不仅在其靶基因的启动子区域被检测到,还在其3’端及开放阅读框内被发现,提示Cap1p可能通过与转录或染色质重塑机制相关联来发挥其活性。
Cap1p靶点的过度代表性功能组(P ≤ 0.02)包括参与OSR的11个基因(CAP1、GLR1、TRX1、SOD1、CAT1等),参与药物应答的13个基因(PDR16、MDR1、FLU1、YCF1、FCR1等),参与磷脂转运的4个基因(PDR16、GIT1、RTA2、orf19.932)以及参与氮利用调控的3个基因(GST3、orf19.2693、orf19.3121),这表明Cap1p除OSR外还具有其他细胞功能。对结合序列的生物信息学分析表明,Cap1p识别DNA基序5’- MTKASTMA。最后,转录组分析显示,表达增加通常伴随Cap1p在其靶点上的结合,表明Cap1p作为转录激活因子发挥作用。对每个Cap1数据集的3个独立重复样本的原始数据处理是使用Tilescope(http://tilescope.gersteinlab.org:8080/mosaic/pipeline.html)进行的。对数据应用了分位数归一化。参数
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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