少突胶质前体细胞发育及对致癌组蛋白H3.3 K27M反应的细胞自主区域差异[ChIP-Seq]
数据对应研究利用条件敲入小鼠模型,探究胚胎期GFAP+神经干细胞中H3.3 K27M的出生后脑区特异性致癌效应,涉及少突胶质细胞分化与增殖的区域差异
![PRJNA1366412: Cell autonomous regional differences in oligodendrocyte precursor cell development and response to oncohistone H3.3 K27M [ChIP-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/170669.jpg)
基本信息
资源简介
少突胶质前体细胞发育及对致癌组蛋白H3.3 K27M反应的细胞自主区域差异[ChIP-Seq]
Cell autonomous regional differences in oligodendrocyte precursor cell development and response to oncohistone H3.3 K27M [ChIP-Seq]
该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE310474_series_matrix.txt.gz),主题为Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。数据对应研究利用条件敲入小鼠模型,探究胚胎期GFAP+神经干细胞中H3.3 K27M的出生后脑区特异性致癌效应,涉及少突胶质细胞分化与增殖的区域差异。可用于分析H3.3 K27M在脑区选择性中的作用及相关表观遗传调控(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):弥漫性中线胶质瘤(DMG)是一种发生于脑干和中线结构且无法治愈的肿瘤。大多数DMG携带组蛋白H3错义突变,即第27位赖氨酸被甲硫氨酸取代(H3 K27M)。H3 K27M突变几乎仅见于DMG,其区域选择性的机制尚不清楚。在此,我们使用条件敲入小鼠模型,探究H3.3 K27M在胚胎GFAP+神经干细胞中对出生后脑区特异性的致癌效应。我们表明,H3.3 K27M以区域特异性方式减少少突胶质细胞分化,并在体内按脑区增加不同祖细胞状态的出生后增殖,选择性扩增腹侧脑桥的少突胶质谱系。对原代区域特异性小鼠OPC培养物的细胞形态、标志物表达和转录组分析表明,细胞内在差异 i
【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=GSE310474
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 27 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
弥漫性中线胶质瘤(DMG)是一种发生于脑干和中线结构的不治之症。大多数DMG携带组蛋白H3错义突变,即第27位赖氨酸被甲硫氨酸取代(H3 K27M)。H3 K27M突变几乎仅见于DMG,其区域选择性的机制尚不清楚。本研究利用条件性敲入小鼠模型,探究H3.3 K27M在胚胎期GFAP+神经干细胞中对出生后不同脑区的致癌效应。我们发现,H3.3 K27M以区域特异性方式减少少突胶质细胞分化,并在体内按脑区增加不同祖细胞状态的出生后增殖,选择性扩增腹侧脑桥的少突胶质细胞谱系。对原代区域特异性小鼠OPC培养物进行的细胞形态学、标志物表达及转录组分析表明,野生型脑干与前脑OPC的分化动态存在细胞内在差异。
H3.3 K27M驱动脑干来源OPC细胞自主性增殖增加,并破坏固有区域特异性转录程序,延迟前脑来源OPC的分化并限制脑干来源OPC的完全成熟。H3.3 K27M介导的变化包括Bmp、Wnt和Notch通路中与DMG发病机制相关基因的脑干选择性上调。我们的发现揭示,H3.3 K27M差异性破坏细胞自主性区域少突胶质细胞发育,这可能为脑干选择性胶质瘤发生提供一个机会窗口。
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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