活性表观遗传标记的形成及其回收由细胞周期特异性RNA介导 [ChIP-seq]
源站描述指出,该研究揭示乙酰化替代组蛋白 H2A.Z 的建立与回收受细胞周期特异性长非编码 RNA(SPEARs)调控,SPEARs 通过招募替代组蛋白与组蛋白乙酰转移酶 TIP
![GSE211055: Formation of an active epigenetic mark and its recycling is mediated by cell cycle-specific RNAs [ChIP-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/144607.jpg)
基本信息
资源简介
活性表观遗传标记的形成及其回收由细胞周期特异性RNA介导 [ChIP-seq]
Formation of an active epigenetic mark and its recycling is mediated by cell cycle-specific RNAs [ChIP-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Formation of an active epigenetic mark and its recycling is mediated by cell cycle-specific RNAs [ChIP-seq],属于肿瘤/急性髓系白血病方向。数据为 ChIP-seq 基因组结合/占据谱,包含 1 个文件(GSE211055_series_matrix.txt.gz),物种标签为 9606,平台为 GPL18573。源站描述指出,该研究揭示乙酰化替代组蛋白 H2A.Z 的建立与回收受细胞周期特异性长非编码 RNA(SPEARs)调控,SPEARs 通过招募替代组蛋白与组蛋白乙酰转移酶 TIP。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 11 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):表观遗传修饰在活性基因的基因调控区域中如何建立,其机制仍不清楚。所展示的数据表明,一种主要表观遗传标记——替代组蛋白 H2A.Z 的乙酰化形式——的建立和回收,受编码于活性基因启动子邻近区域的细胞周期特异性长非编码 RNA 调控。这些转录本被称为 SPEARs(S 期早期 RNA),在 S 期早期被诱导:它们的表达先于其发挥调控作用的下游基因的表达。SPEARs 通过将替代组蛋白与组蛋白乙酰转移酶 TIP60 聚集在一起,驱动组蛋白 H2A.Z 乙酰化形式的修饰和沉积。这种广泛存在的双峰通路构成了一种新的 RNA 介导机制,用于建立表观遗传标记和细胞特异性表观遗传谱,th
【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:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/急性髓系白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE211055
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 01 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
表观遗传修饰如何在活跃基因的基因调控区域建立,其机制仍不清楚。所展示的数据表明,一种主要表观遗传标记——替代组蛋白H2A.Z的乙酰化形式——的建立和循环再生,受细胞周期特异性的长非编码RNA调控,这些RNA由活跃基因启动子邻近区域编码。这些转录本被称为SPEARs(S期早期RNA),在S期早期被诱导:它们的表达先于其所调控的下游基因的表达。SPEARs通过将替代组蛋白和组蛋白乙酰转移酶TIP60聚集在一起,驱动组蛋白H2A.Z乙酰化形式的修饰和沉积。这一广泛存在的双模式途径构成了一种新的RNA介导机制,用于建立表观遗传标记和细胞特异性表观遗传图谱,从而为染色质上表观遗传标记的准确性和持久性提供了统一的解释。
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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