RORC报告基因与内源RORC位点的DMS-MaPseq(报告细胞系)

数据基于DMS-MaPseq技术,针对RORC报告基因及内源RORC位点,涉及人类细胞系。源站描述指出RNA结构开关在细菌基因表达调控中关键,但在后生动物中研究有限,SwitchSeeker方法鉴定出245个候选RNA开关,并验证了RORC转录本3'UTR中一个未知RNA开关,通过体内DMS-MaP

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医学影像预测OtherGPL203019606
GSE266054: DMS-MaPseq of RORC reporters and endogeneous RORC locus [reporter cell lines]

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

RORC报告基因与内源RORC位点的DMS-MaPseq(报告细胞系)

DMS-MaPseq of RORC reporters and endogeneous RORC locus [reporter cell lines]

该数据集来自NCBI GEO,标题为RORC报告基因与内源RORC位点的DMS-MaPseq(报告细胞系),包含1个文件GSE266054_series_matrix.txt.gz。数据基于DMS-MaPseq技术,针对RORC报告基因及内源RORC位点,涉及人类细胞系。源站描述指出RNA结构开关在细菌基因表达调控中关键,但在后生动物中研究有限,SwitchSeeker方法鉴定出245个候选RNA开关,并验证了RORC转录本3'UTR中一个未知RNA开关,通过体内DMS-MaPseq和冷冻电镜确认其两种替代结构构象,且全基因组CRISPR筛选发现无义介导的mRNA衰变以构象特异性方式作用于该元件。该数据可用于研究RNA结构开关功能及。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):RNA结构开关是细菌基因表达的关键调控因子,但其在后生动物中的表征仍然有限。在此,我们提出SwitchSeeker,一种用于系统鉴定功能性RNA结构开关的综合计算与实验方法。我们将SwitchSeeker应用于人类转录组,鉴定出245个推定的RNA开关。为验证我们的方法,我们表征了RORC转录本3'UTR中一个先前未知的RNA开关。体内DMS-MaPseq结合冷冻电子显微镜证实了其作为两种替代结构构象的存在。此外,我们使用全基因组CRISPR筛选来鉴定通过该RNA结构开关调控基因表达的反式因子。我们发现无义介导的mRNA衰变以构象特异性方式作用于该元件。Switch

【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、GPL20301、9606。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266054

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 08 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266054

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    • 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

RNA结构开关是细菌基因表达的关键调控因子,然而其在后生动物中的表征仍然有限。在此,我们提出SwitchSeeker,一种用于系统性鉴定功能性RNA结构开关的综合计算与实验方法。我们将SwitchSeeker应用于人类转录组,鉴定出245个推定的RNA开关。为验证我们的方法,我们对RORC转录本3‘UTR中一个此前未知的RNA开关进行了表征。体内DMS-MaPseq结合冷冻电子显微镜证实了其以两种替代性结构构象存在。此外,我们利用基因组规模CRISPR筛选鉴定了通过该RNA结构开关调控基因表达的反式因子。我们发现无义介导的mRNA衰变以构象特异性方式作用于该元件。SwitchSeeker提供了一种无偏、实验驱动的方法,用于发现塑造真核基因表达格局的RNA结构开关。

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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