人类肌生成转录图谱揭示TWIST1在骨骼肌祖细胞维持中的关键作用

该数据集来自NCBI GEO(GSE129505),利用高通量测序对人类多能干细胞体外骨骼肌分化过程中的不同肌生成阶段进行表达谱分析,涵盖OCT4::EGFP+多能干细胞、MSGN1::EGFP+前体节中胚层细胞、PAX7::EGFP+骨骼肌祖细胞、MYOG::EGFP+成肌细胞及多核肌管

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基因组分类GPL167919606
GSE129505: Transcriptional landscape of human myogenesis reavels a key role of TWIST1 in maintenance of skeletal muscle progenitors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

人类肌生成转录图谱揭示TWIST1在骨骼肌祖细胞维持中的关键作用

Transcriptional landscape of human myogenesis reavels a key role of TWIST1 in maintenance of skeletal muscle progenitors

该数据集来自NCBI GEO(GSE129505),利用高通量测序对人类多能干细胞体外骨骼肌分化过程中的不同肌生成阶段进行表达谱分析,涵盖OCT4::EGFP+多能干细胞、MSGN1::EGFP+前体节中胚层细胞、PAX7::EGFP+骨骼肌祖细胞、MYOG::EGFP+成肌细胞及多核肌管。通过无偏聚类分析定义各群体特征基因表达谱,并利用敲除策略鉴定TWIST1在维持人类PAX7::EGFP+推定骨骼肌祖细胞中的关键作用。数据可用于研究人类肌生成转录调控机制及相关罕见遗传病(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):利用人类多能干细胞(hPSCs)体外衍生人类骨骼肌,为解析肌源性特化中必要但知之甚少的转录调控方面及其与罕见遗传病的相关性开辟了新途径。我们表征了不同人类肌源性阶段的转录景观,包括OCT4::EGFP+ PSCs、MSGN1::EGFP+前体节中胚层细胞、PAX7::EGFP+骨骼肌祖细胞、MYOG::EGFP+成肌细胞和多核肌管。我们通过无偏聚类分析定义了每个群体的特征基因表达谱,为从未分化hPSCs到完全分化肌管的人类肌生成转录动力学提供了独特见解。使用敲除策略,我们鉴定出TWIST1是维持人类PAX7::EGFP+推定骨骼肌祖细胞的关键因子,提供了解释

【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:GPL16791、9606。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE129505

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 12 201,引用时请注意版本时效。

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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

利用人类多能干细胞(hPSCs)体外衍生人类骨骼肌,为解析肌源性特化过程中关键但尚不为人所充分理解的转录调控机制及其与罕见遗传病的关联开辟了新途径。我们表征了不同人类肌源性阶段的转录图谱,包括OCT4::EGFP+多能干细胞、MSGN1::EGFP+前体节中胚层细胞、PAX7::EGFP+骨骼肌祖细胞、MYOG::EGFP+成肌细胞以及多核肌管。通过无偏聚类分析,我们定义了各细胞群体的特征性基因表达谱,为从未分化hPSCs到完全分化肌管的人类肌生成转录动态提供了独特见解。采用基因敲除策略,我们鉴定出TWIST1是维持人类PAX7::EGFP+推定骨骼肌祖细胞的关键因子,这为罕见遗传病Saethre-Chotzen综合征的肌肉骨骼症状提供了解释。我们的研究为未来识别人类肌源性个体发育调控因子的研究奠定了基础。

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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