GSE344006:Emerin功能缺失抑制MyoD驱动的人iPSCs向骨骼肌管分化

研究以转基因组驱动的人诱导多能干细胞分化为骨骼肌(iSMs)作为emerin功能缺失的体外模型,发现EMD敲除的hiPSCs对MyoD与Baf60c联合过表达响应差、成熟iSMs减少,且MyoD靶基因如p21和myogenin下调、细胞周期退出受损

geo
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基因组分类GPL342849606
GSE344006: Emerin loss of function inhibits MyoD-driven differentiation of human iPSCs into skeletal myotubes

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE344006:Emerin功能缺失抑制MyoD驱动的人iPSCs向骨骼肌管分化

Emerin loss of function inhibits MyoD-driven differentiation of human iPSCs into skeletal myotubes

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE344006_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为GPL34284。研究以转基因组驱动的人诱导多能干细胞分化为骨骼肌(iSMs)作为emerin功能缺失的体外模型,发现EMD敲除的hiPSCs对MyoD与Baf60c联合过表达响应差、成熟iSMs减少,且MyoD靶基因如p21和myogenin下调、细胞周期退出受损。数据可用于研究emerin在骨骼肌分化中的作用及Emery-Dreifuss肌营养不良相关机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):核纤层相关蛋白emerin的功能缺失会导致Emery-Dreifuss肌营养不良(EDMD)。由于小鼠模型与人类疾病表型之间一致性较差,界定emerin在骨骼肌中的基本功能的工作一直受限。在此,我们将转基因组驱动的人诱导多能干细胞(hiPSCs)向骨骼肌(iSMs)分化,作为emerin功能缺失的可操作体外模型。我们发现,EMD敲除(KO)的hiPSCs对MyoD与Baf60c联合过表达的响应较差,产生的成熟iSMs更少,表明emerin在这些分化因子的下游影响肌肉分化。虽然MyoD的乙酰化及其与E-box蛋白的异二聚化不受emerin缺失影响,但包括p21和myogenin在内的MyoD靶标下调,且EMD KO细胞表现出细胞周期退出受损。

【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:GPL34284、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=GSE344006

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 15 202,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

核纤层相关蛋白emerin的功能缺失会导致Emery-Dreifuss型肌营养不良症(EDMD)。由于小鼠模型与人类疾病表型之间的一致性较差,明确emerin在骨骼肌中基本功能的研究工作一直受到限制。在此,我们将转基因驱动的人诱导多能干细胞(hiPSCs)向骨骼肌(iSMs)分化的体系改造为一种可用于研究emerin功能缺失的体外模型。我们发现,EMD敲除(KO)的hiPSCs对MyoD和Baf60c联合过表达的响应较差,产生的成熟iSMs更少,这表明emerin在这些分化因子的下游影响肌肉分化。虽然MyoD的乙酰化及其与E-box蛋白的异二聚化不受emerin缺失的影响,但包括p21和myogenin在内的MyoD靶基因表达下调,且EMD KO细胞在响应分化信号时表现出细胞周期退出受损。对EMD KO iSMs的转录组分析显示,细胞周期基因持续表达,而终末肌肉分化基因表达降低。

这些差异表达基因中有很大一部分是polycomb抑制复合物2(PRC2)的靶标,PRC2负责沉积H3K27三甲基化。总而言之,我们的数据表明,emerin与PRC2介导的终末肌肉分化调控之间存在功能上的重叠。

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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