iMEF SDHC缺失 RRBS 时间序列

研究构建了四环素诱导的永生化小鼠胚胎成纤维细胞(iMEF)SDH 缺失型副神经节瘤/嗜铬细胞瘤细胞模型,通过多西环素诱导 cre 重组酶表达,驱动 Sdhc floxed 等位基因重排

geo
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基因组回归GPL2110310090
GSE103609: iMEF SDHC-loss RRBS time course

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

iMEF SDHC缺失 RRBS 时间序列

iMEF SDHC-loss RRBS time course

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 iMEF SDHC-loss RRBS time course,属于肿瘤/脑肿瘤分类。研究构建了四环素诱导的永生化小鼠胚胎成纤维细胞(iMEF)SDH 缺失型副神经节瘤/嗜铬细胞瘤细胞模型,通过多西环素诱导 cre 重组酶表达,驱动 Sdhc floxed 等位基因重排。利用 reduced representation bisulfite sequencing(RRBS),对 Sdhc -/- 细胞系中琥珀酸积累引起的全基因组胞嘧啶/5'-甲基胞嘧啶分布变化进行定量,并设置同源 Sdhc wt 对照与时间序列实验设计。数据可用于研究 SDH 缺失相关 DNA 甲基化动态变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们建立了一种四环素诱导的永生化小鼠胚胎成纤维细胞(iMEF)SDH 缺失型副神经节瘤/嗜铬细胞瘤细胞培养模型,其中 Sdhc floxed 等位基因的沉默基因重排由 tet 诱导型启动子驱动的 cre 重组酶的多西环素依赖性表达所驱动(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/fl)。利用该模型和同源 Sdhc wt 对照细胞系(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/wt),我们表征了多西环素诱导后 Sdhc 基因重排、蛋白丢失和琥珀酸积累的时间进程。使用 reduced representation bisulfite sequencing(RRBS),我们利用 Sdhc -/- 细胞系量化了琥珀酸积累引起的全基因组胞嘧啶/5'-甲基胞嘧啶分布变化。通过时间序列实验设计,我们培养了 R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/fl(实验组)和 R26M2rtTA/+;TetOcre

【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:GPL21103、10090。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE103609

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 25 202,引用时请注意版本时效。

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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

我们建立了一种四环素诱导的永生化小鼠胚胎成纤维细胞(iMEF)培养模型,用于研究SDH缺失型副神经节瘤/嗜铬细胞瘤。在该模型中,Sdhc floxed等位基因的基因重排沉默由四环素诱导型启动子驱动的、依赖多西环素的cre重组酶表达所介导(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/fl)。利用该模型及同基因Sdhc野生型对照细胞系(R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/wt),我们表征了多西环素诱导后Sdhc基因重排、蛋白丢失及琥珀酸积累的时间进程。采用简化代表性亚硫酸氢盐测序(RRBS),我们利用Sdhc -/-细胞系定量了因琥珀酸积累所致的胞嘧啶/5’-甲基胞嘧啶全基因组分布变化。通过时间进程实验设计,我们将R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/fl(实验组)和R26M2rtTA/+;TetOcre;Sdhcfl/wt(对照组)iMEFs培养于含10% FBS的标准DMEM培养基中,并定量了这些细胞在多西环素暴露触发SDHC基因重排后随时间变化的DNA甲基化改变。

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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