PRJNA533507:iMEF SDHC缺失稳定细胞系eHi-C
该数据集来自NCBI,为iMEF SDHC缺失稳定细胞系的eHi-C数据。研究构建了四环素诱导的SV-40大T抗原表达慢病毒永生化小鼠胚胎成纤维细胞(iMEF)培养模型,模拟线粒体电子传递链(ETC)复合体II(琥珀酸脱氢酶;SDH)功能障碍,通过多西环素依赖的cre重组酶表达驱动Sdhc flox

基本信息
资源简介
PRJNA533507:iMEF SDHC缺失稳定细胞系eHi-C
该数据集来自NCBI,为iMEF SDHC缺失稳定细胞系的eHi-C数据。研究构建了四环素诱导的SV-40大T抗原表达慢病毒永生化小鼠胚胎成纤维细胞(iMEF)培养模型,模拟线粒体电子传递链(ETC)复合体II(琥珀酸脱氢酶;SDH)功能障碍,通过多西环素依赖的cre重组酶表达驱动Sdhc floxed等位基因的沉默重排。同时包含保留一个完整Sdhc拷贝的同源Sdhc wt对照系。经多西环素诱导后,采用稀释亚克隆获得稳定的SDHC KO和对照细胞系,并通过PCR确认Sdhc基因重排状态。细胞在标准DMEM中培养。该数据可用于研究SDH缺失相关的线粒体功能障碍及染色质构象变化(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们开发了一种四环素诱导的SV-40大T抗原表达慢病毒永生化小鼠胚胎成纤维细胞(iMEF)培养模型,该模型涉及复合体II(琥珀酸脱氢酶;SDH)的线粒体电子传递链(ETC)功能障碍,其中Sdhc floxed等位基因的沉默基因重排由四环素诱导型启动子驱动的cre重组酶的多西环素依赖性表达所驱动(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/fl)。为了比较,我们纳入了一个同源的Sdhc wt对照系(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/wt),该对照系在多西环素暴露后保留一个完整的Sdhc拷贝。在多西环素诱导两种细胞系后,采用稀释亚克隆获得稳定的Sdhc -/-(SDHC KO)和Sdhc +/-(对照)细胞系。每个克隆来源细胞系的Sdhc基因重排状态通过PCR确认。细胞系在含有标准DMEM中培养。
【主题与分类】
主题标签:Other。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA533507
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
我们建立了一种四环素诱导型SV-40大T抗原表达慢病毒永生化小鼠胚胎成纤维细胞(iMEF)培养模型,用于研究涉及复合体II(琥珀酸脱氢酶;SDH)的线粒体电子传递链(ETC)功能障碍。在该模型中,Sdhc floxed等位基因的基因重排沉默由四环素诱导型启动子驱动的cre重组酶在多西环素依赖性表达下实现(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/fl)。为便于比较,我们纳入了同基因型Sdhc wt对照细胞系(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/wt),该细胞系在多西环素暴露后保留一个完整的Sdhc拷贝。在多西环素诱导两种细胞系后,采用有限稀释亚克隆法获得稳定的Sdhc -/-(SDHC KO)和Sdhc +/-(对照)细胞系。通过PCR确认了每个克隆来源细胞系的Sdhc基因重排状态。细胞系在标准DMEM中培养,培养基含有青霉素/链霉素抗生素(0.5 mg/mL)、非必需氨基酸(甘氨酸、丙氨酸、天冬酰胺、天冬氨酸、谷氨酸、脯氨酸和丝氨酸各100微摩尔)、丙酮酸钠(1 mM)和HEPES缓冲液(10 mM),培养条件为21% O2和5% CO2。
在细胞系衍生并验证Sdhc基因状态后,使用eHi-C技术对长程基因组接触进行了分析。总体设计:本数据集包含了两个SDHC敲除型(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhc-/-)和两个对照组(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhc+/-)细胞系的生物学重复eHi-C数据,这些细胞系是通过在强力霉素诱导Sdhc基因重排后,采用稀释亚克隆法衍生得到的。针对每个细胞系,利用eHi-C生成了全基因组拓扑接触图谱。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




