GSE184845:定义胸腺前体细胞在定向前后阶段的STAT5靶基因

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE184845,旨在定义胸腺前体细胞在定向前后阶段的STAT5靶基因。研究通过CRISPR-Cas9联合急性敲除Stat5a和Stat5b,并聚焦于IL-7诱导的STAT5磷酸化及下游基因响应

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GSE184845: Defining STAT5 target genes in thymic precursor cells at pre- and post-commitment stages

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

GSE184845:定义胸腺前体细胞在定向前后阶段的STAT5靶基因

Defining STAT5 target genes in thymic precursor cells at pre- and post-commitment stages

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE184845,旨在定义胸腺前体细胞在定向前后阶段的STAT5靶基因。研究通过CRISPR-Cas9联合急性敲除Stat5a和Stat5b,并聚焦于IL-7诱导的STAT5磷酸化及下游基因响应。数据包含1个文件GSE184845_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL17021。可用于研究早期T细胞发育中STAT5A和STAT5B的靶基因及其在发育程序中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):STAT5对于诱导谱系特异性转录因子、建立效应基因程序、上调IL-2Rα(也称为CD25)以及在成熟T细胞中响应环境线索支持细胞存活至关重要。尽管已表明IL-7诱导的STAT5信号对于胸腺前体细胞的存活也是必需的,但STAT5A和STAT5B的确切作用及其在早期胸腺发育中促成发育程序的靶基因尚不清楚。为了定义这些早期T细胞祖细胞中的STAT5靶基因,我们进行了CRISPR-Cas9介导的Stat5a和Stat5b联合急性缺失。我们首先进行了初步实验,以确定IL-7可在胸腺双阴性(DN)细胞中诱导最大STAT5磷酸化的阶段(B. Shin,未发表数据)。然后我们聚焦于响应S缺失的基因

【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:GPL17021、10090。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=GSE184845

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 13 202,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

STAT5对于诱导谱系特异性转录因子、建立效应基因程序、上调IL-2Rα(也称为CD25)以及在成熟T细胞中响应环境信号支持细胞存活至关重要。尽管已有研究表明,IL-7诱导的STAT5信号传导对于胸腺前体细胞的存活也是必不可少的,但STAT5A和STAT5B及其靶基因在早期胸腺发育中促进发育程序的确切作用尚不清楚。为了确定这些早期T细胞祖细胞中的STAT5靶基因,我们采用CRISPR-Cas9技术介导了Stat5a和Stat5b的联合急性敲除。我们首先进行了初步实验,以确定IL-7能在胸腺双阴性(DN)细胞中诱导最大STAT5磷酸化的阶段(B. Shin,未发表数据)。随后,我们聚焦于在两个不同阶段对STAT5缺失作出响应的基因:CD25+ Bcl11b-预定向阶段和CD25+ Bcl11b+后定向阶段。

值得注意的是,为了在OP9-DLL1共培养体系中生成这些早期前T细胞,我们利用了表达Bcl2转基因的骨髓前体细胞,以尽量减少因STAT5A和STAT5B缺失导致的生存缺陷。我们的数据显示,在定向前后两个阶段,STAT5对于IL-2Rα基因(Il2ra)的最佳表达都是必需的,该基因在正常DN2和DN3前T细胞中呈组成性表达。这一数据集进一步界定了一组独特的额外基因,这些基因在前T细胞中对STAT5缺失反应更为强烈。R. Spolski等人撰写的相关手稿及其中引用的其他数据集包含了相应阶段STAT5B基因组占据情况的数据。总之,我们的数据定义了早期T细胞发育过程中受STAT5调控的靶基因。

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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