小分子调控染色质可及性促进NEUROG2介导的成纤维细胞向神经元重编程 [ChIP-Seq]

该数据集来自NCBI,包含1个ChIP-Seq样本文件,用于研究小分子forskolin和dorsomorphin如何调控染色质可及性,促进NEUROG2介导的成纤维细胞向神经元重编程

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基因组分类GPL167919606
GSE75910: Small molecules modulate chromatin accessibility to promote NEUROG2-mediated fibroblast-to-neuron reprogramming [ChIP-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

小分子调控染色质可及性促进NEUROG2介导的成纤维细胞向神经元重编程 [ChIP-Seq]

Small molecules modulate chromatin accessibility to promote NEUROG2-mediated fibroblast-to-neuron reprogramming [ChIP-Seq]

该数据集来自NCBI,包含1个ChIP-Seq样本文件,用于研究小分子forskolin和dorsomorphin如何调控染色质可及性,促进NEUROG2介导的成纤维细胞向神经元重编程。数据覆盖全基因组NEUROG2染色质占据和H3K27乙酰化等表观遗传事件,涉及CREB1、SOX4、NEUROD1和NEUROD4等因子的层级调控。可用于分析转录因子结合位点、染色质状态变化及神经元重编程的早期分子机制,属于肿瘤/脑肿瘤相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 11 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):促神经转录因子和小分子可以诱导成纤维细胞转分化为功能性神经元;然而,详细描述催化这种转化的即早事件的分子机制尚未被很好地定义。我们之前证明,NEUROG2、forskolin (F) 和 dorsomorphin (D) 可以高效诱导功能性神经元。在这里,我们使用这个模型来定义启动获得神经元身份的遗传和表观遗传事件。我们证明NEUROG2是一个先锋因子,FD增强全基因组NEUROG2染色质占据和H3K27乙酰化,这些因子的协同转录对于成功的重编程至关重要。由FD激活的CREB1促进神经元存活,并与NEUROG2一起上调SOX4,后者共激活NEUROD1和NEUROD4。除了这种层级功能外,SOX4

【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:GPL16791、9606。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=GSE75910

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 26 201,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

促神经转录因子和小分子可诱导成纤维细胞转分化为功能性神经元;然而,详细描述催化这一转化的即早期事件的分子机制尚未明确。我们此前证明,NEUROG2、毛喉素(F)和多索吗啡(D)可高效诱导功能性神经元。在此,我们利用该模型来界定启动神经元身份获得的遗传和表观遗传事件。我们证明,NEUROG2是一种先锋因子,FD增强全基因组NEUROG2染色质占据和H3K27乙酰化,这些因子的协同转录对于成功重编程至关重要。由FD激活的CREB1促进神经元存活,并与NEUROG2协同上调SOX4,后者共激活NEUROD1和NEUROD4。除这一层级功能外,SOX4靶向SWI/SNF亚基,SOX4敲低导致开放染色质广泛丢失并消除重编程。应用这些见解,使用SOX4、SMARCA4和染色质修饰化学品改善了成人人胶质母细胞瘤和皮肤成纤维细胞的重编程。

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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