SAMD9蛋白作为RNA结合蛋白影响核糖体生物合成与干扰素信号

研究聚焦SAMD9基因,该基因胚系突变与遗传性骨髓衰竭综合征相关,但致病性预测困难。数据可用于探索SAMD9作为RNA结合蛋白在核糖体生物合成和干扰素信号中的作用,并可能辅助预测新发SAMD9突变的致病性(来源 NCBI)

geo
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时间序列预测GPL246769606
GSE235190: Sterile alpha motif domain-containing protein 9 is an RNA binding protein impacting ribosome biogenesis and interferon signaling

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

SAMD9蛋白作为RNA结合蛋白影响核糖体生物合成与干扰素信号

Sterile alpha motif domain-containing protein 9 is an RNA binding protein impacting ribosome biogenesis and interferon signaling

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE235190_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱,物种为9606(人类),平台GPL24676。研究聚焦SAMD9基因,该基因胚系突变与遗传性骨髓衰竭综合征相关,但致病性预测困难。数据可用于探索SAMD9作为RNA结合蛋白在核糖体生物合成和干扰素信号中的作用,并可能辅助预测新发SAMD9突变的致病性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):遗传性骨髓衰竭综合征常由对核糖体功能重要的基因致病突变引起,即Diamond-Blackfan贫血、Shwachman-Diamond综合征和先天性角化不良。近年来发现SAMD9的胚系突变是导致遗传性骨髓衰竭和7号染色体单体的一种常见遗传病变,部分患者甚至出现严重多系统综合征,包括骨髓增生异常如MIRAGE和共济失调-全血细胞减少综合征。胚系SAMD9突变与骨髓衰竭的关联明确,但迄今为止,除非伴有明显的家族史和/或临床综合征,否则没有可靠方法预测新的SAMD9突变是否致病。致病性预测的困难部分是由于对SAMD9生物学功能理解不完整。在此,我们使用了一个SAMD

【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:GPL24676、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=GSE235190

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 202,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=GSE235190

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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

遗传性骨髓衰竭综合征通常由对核糖体功能至关重要的基因致病性突变引起,即Diamond-Blackfan贫血、Shwachman-Diamond综合征和先天性角化不良。近年来发现SAMD9的生殖系突变是导致遗传性骨髓衰竭和7号染色体单体的一种常见遗传病变,部分患者甚至具有严重的多系统综合征,包括骨髓增生异常如MIRAGE和共济失调-全血细胞减少综合征。生殖系SAMD9突变与骨髓衰竭的关联是明确的,但迄今为止,除非伴有明显的家族史和/或临床综合征,尚无可靠方法预测一个新的SAMD9突变是否具有致病性。致病性预测的困难部分源于对SAMD9生物学功能的理解尚不完整。在此,我们使用靶向SAMD9的可诱导CRISPRa/i系统,以更好地理解SAMD9转录操作所导致的转录变化。

我们还利用交联和固相纯化技术证明SAMD9是一种RNA结合蛋白,并且很可能通过这种RNA结合功能影响核糖体生物发生,进而影响整体蛋白质翻译和细胞增殖。因此,与其他经典遗传性骨髓衰竭综合征一样,核糖体功能障碍也促成了SAMD9相关的骨髓衰竭。

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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