L3MBTL2与PcG蛋白介导H2A单泛素化建立抑制性染色质结构的ChIP-Seq数据
该数据集为GSE28162的ChIP-Seq数据,研究L3MBTL2蛋白与PcG蛋白介导的H2A单泛素化如何协同建立抑制性染色质结构
![GSE28162: L3MBTL2 protein acts in concert with PcG protein mediated monoubiquitination of H2A to establish a repressive chromatin structure [ChIP-Seq data].](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/72614.jpg)
基本信息
资源简介
L3MBTL2与PcG蛋白介导H2A单泛素化建立抑制性染色质结构的ChIP-Seq数据
L3MBTL2 protein acts in concert with PcG protein mediated monoubiquitination of H2A to establish a repressive chromatin structure [ChIP-Seq data].
该数据集为GSE28162的ChIP-Seq数据,研究L3MBTL2蛋白与PcG蛋白介导的H2A单泛素化如何协同建立抑制性染色质结构。数据来自人类细胞,包含1个文件GSE28162_series_matrix.txt.gz,覆盖全基因组结合位点图谱。可用于分析L3MBTL2与E2F6等转录抑制因子的共结合区域、靶基因特征及其与急性髓系白血病等肿瘤的关联,支持染色质修饰与基因沉默机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 24 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):人类含MBT结构域的蛋白L3MBTL2被发现是一个蛋白复合物的组成部分,我们将其命名为Polycomb Repressive Complex 1-like 3 (PRC1L3),因为该复合物中存在PcG蛋白RING1、RING2和PCGF6。L3MBTL2以不依赖组蛋白修饰的方式结合染色质,并且是PRC1L3抑制功能所必需的。PRC1L3还包含E2F6和CBX3,这两个因子在转录抑制中具有明确功能。全基因组分析鉴定出数百个同时被L3MBTL2和E2F6结合的基因,优先位于转录起始位点附近。重要的是,这些基因在很大程度上不同于其他E2F或L3MBTL(另一种与RB1相互作用的含MBT结构域蛋白)所靶向的基因。H3K27或H3K9甲基化,这两种与基因沉默相关的染色质修饰,并非存在于所有L3MBTL2靶基因上。
【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:GPL9052、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=GSE28162
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 15 201,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
人类含MBT结构域的蛋白L3MBTL2被发现是一个蛋白质复合体的重要组成部分,鉴于其中存在多梳组蛋白RING1、RING2和PCGF6,我们将该复合体命名为多梳抑制复合体1样3(PRC1L3)。L3MBTL2以不依赖组蛋白修饰的方式结合染色质,并且是PRC1L3发挥抑制功能所必需的。PRC1L3还包含E2F6和CBX3,这两个因子在转录抑制中具有明确的功能。全基因组分析鉴定出数百个同时被L3MBTL2和E2F6结合的基因,这些基因优先位于转录起始位点附近。重要的是,这些基因在很大程度上不同于其他E2F或L3MBTL所靶向的基因,后者是另一种含MBT结构域并与RB1相互作用的蛋白。H3K27或H3K9甲基化,这两种与基因沉默相关的染色质修饰,并非存在于所有L3MBTL2靶基因上。L3MBTL2特异性RNAi导致靶基因表达模式改变,并影响造血细胞的分化程序。
我们的数据表明,通过染色质调节实现的转录抑制,反映了PRC1的功能,可以由多种因素共同完成,并不一定需要组蛋白赖氨酸甲基化标记的存在。
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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