靶向D4Z4重复序列DNA低甲基化实现内源性DUX4一击脱离沉默的面肩肱型肌营养不良症研究[EPICV2]

研究采用dCas9介导的表观遗传编辑靶向D4Z4重复序列DNA低甲基化,实现内源性DUX4的一击脱离沉默,并观察干预后至少两周的抑制效应

geo
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基因组分类Methylation profiling by arrayGPL330229606
GSE346307: Hit-and-run silencing of endogenous DUX4 by targeting DNA hypomethylation on D4Z4 repeats in facioscapulohumeral muscular dystrophy [EPICV2]

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

靶向D4Z4重复序列DNA低甲基化实现内源性DUX4一击脱离沉默的面肩肱型肌营养不良症研究[EPICV2]

Hit-and-run silencing of endogenous DUX4 by targeting DNA hypomethylation on D4Z4 repeats in facioscapulohumeral muscular dystrophy [EPICV2]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE346307_series_matrix.txt.gz),基于EPICV2甲基化芯片对FSHD患者来源iPSC模型进行甲基化谱分析。研究采用dCas9介导的表观遗传编辑靶向D4Z4重复序列DNA低甲基化,实现内源性DUX4的一击脱离沉默,并观察干预后至少两周的抑制效应。数据可用于探索FSHD表观遗传机制及甲基化标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):面肩肱型肌营养不良症(FSHD)是一种进行性骨骼肌疾病,其表观遗传学特征为4q35区域D4Z4重复序列的DNA低甲基化,导致DUX4异常表达。持续抑制DUX4是阻止疾病进展的有前景的治疗线索,但大多数假定方法依赖于其中介生化实体的表达,在临床背景下可能降低FSHD患者的生活质量。在本研究中,我们报道通过应用dCas9介导的表观遗传编辑靶向D4Z4重复序列上的DNA低甲基化进行一击脱离沉默,我们能够在FSHD患者来源的iPSC模型中实现内源性DUX4的抑制。值得注意的是,FSHD细胞中DNA甲基化显著上调,且干预后至少两周观察到抑制效果,而瞬时处理则没有这种情况。

【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:Methylation profiling by array、GPL33022、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=GSE346307

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 19 202,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

面肩肱型肌营养不良症(FSHD)是一种进行性骨骼肌疾病,其表观遗传学特征为4q35区域D4Z4重复序列的DNA低甲基化,从而导致DUX4异常表达。持续抑制DUX4是阻止疾病进展的一种有前景的治疗思路,但大多数设想的方法依赖于其介导生化实体的表达,在临床背景下可能缩小FSHD患者的生活质量。在本研究中,我们报道通过应用dCas9介导的靶向D4Z4重复序列DNA低甲基化的表观遗传编辑进行“打了就跑”式沉默,我们能够在源自FSHD患者的iPSC模型中实现内源性DUX4的抑制。值得注意的是,FSHD细胞中DNA甲基化显著上调,且干预后至少两周仍可观察到抑制效果,而单独短暂处理典型dCas9-KRAB则无此效果。脱靶分析显示,尽管DNA甲基化存在潜在的全基因组风险,但对转录组的影响有限。

我们提出,瞬时沉默可能是一种有前景的选择,能够以最小干预防止FSHD个体的疾病进展,这为进一步的临床开发研究提供了动力。

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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