有丝分裂期SOX2磷酸化限制基因组损伤 [ChIP-Seq]

该数据集为GSE277316,来源于NCBI GEO,属于肿瘤与脑肿瘤研究范畴,采用ChIP-Seq技术对SOX2在基因组上的结合与占据进行高通量测序分析

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基因组分类GPL2424710090
GSE277316: SOX2 phosphorylation during mitosis limits genomic damage [ChIP-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

有丝分裂期SOX2磷酸化限制基因组损伤 [ChIP-Seq]

SOX2 phosphorylation during mitosis limits genomic damage [ChIP-Seq]

该数据集为GSE277316,来源于NCBI GEO,属于肿瘤与脑肿瘤研究范畴,采用ChIP-Seq技术对SOX2在基因组上的结合与占据进行高通量测序分析。数据聚焦于有丝分裂期SOX2的磷酸化调控,涉及CDK1激酶、神经干细胞及胶质母细胞瘤干细胞等背景,可用于研究SOX2在有丝分裂期的基因组占据变化、染色质可及性以及其与基因组损伤之间的关系。数据集包含1个文件,样例为GSE277316_series_matrix.txt.gz,物种为小鼠,平台为GPL24247(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):先锋转录因子(TF)如SOX2在控制干细胞身份中发挥关键作用,并在许多人类癌症中失调。例如,SOX2调控神经干细胞(NSC)的自我更新,通常在胶质母细胞瘤干细胞中高表达,已知可诱导未成熟NSC样状态。在此,我们探索了细胞分裂过程中SOX2受磷酸化的调控,并发现SOX2在有丝分裂期作为基因组损伤诱导因子的一种意外作用。我们发现,SOX2在NSC有丝分裂期采用一种独特的磷酸化状态,受有丝分裂激酶CDK1调控。SOX2基因组占据和染色质可及性的图谱显示,一部分SOX2仍结合于间期靶点,与有丝分裂书签效应一致,但磷酸化的SOX2重新分布至组成型异染色质,包括端粒。敲除SOX2 p

【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:GPL24247、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=GSE277316

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 13 202,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

先锋转录因子(TFs)如SOX2在控制干细胞身份中发挥关键作用,并在多种人类癌症中失调。例如,SOX2调控神经干细胞(NSCs)的自我更新,通常在胶质母细胞瘤干细胞中高表达,已知其可诱导未成熟NSC样状态。在此,我们探索了细胞分裂过程中磷酸化对SOX2的调控,并发现了有丝分裂期SOX2作为基因组损伤诱导因子的意外作用。我们发现,SOX2在NSCs有丝分裂期间采用一种独特的磷酸化状态,受有丝分裂激酶CDK1调控。SOX2基因组占据和染色质可及性的定位显示,一部分SOX2保持与间期靶标结合,这与有丝分裂书签化一致,但磷酸化的SOX2重新分布到组成型异染色质,包括端粒。消除SOX2磷酸化会导致全基因组范围内的混杂染色质结合,并引发有丝分裂通过时间延长和DNA损伤易感性增加。

这些发现表明,有丝分裂中SOX2蛋白水平过高会触发染色质不当开放及随后的染色体损伤。因此,癌症中SOX2水平升高可能具有双重致癌作用:在间期通过其众所周知的转录作用赋予干细胞特性,同时在有丝分裂期间由于其不受约束的先驱因子活性而诱导基因组损伤。

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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