剪接因子与cohesin调控关联:RNA加工与cohesin依赖性基因组折叠 [Hi-C]
该数据集来自NCBI GEO,标题为剪接因子与cohesin调控关联连接RNA加工与cohesin依赖性基因组折叠的Hi-C研究
![GSE317113: A splicing factor-cohesin regulatory link connects RNA processing to cohesin-dependent genome folding [Hi-C]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/117178.jpg)
基本信息
资源简介
剪接因子与cohesin调控关联:RNA加工与cohesin依赖性基因组折叠 [Hi-C]
A splicing factor-cohesin regulatory link connects RNA processing to cohesin-dependent genome folding [Hi-C]
该数据集来自NCBI GEO,标题为剪接因子与cohesin调控关联连接RNA加工与cohesin依赖性基因组折叠的Hi-C研究。数据包含1个文件GSE317113_series_matrix.txt.gz,涉及人类细胞(9606)与GPL16791平台。研究通过蛋白质组学方法发现pre-mRNA剪接因子与cohesin装载因子MAU2空间邻近并结合cohesin,聚焦CDC5L急性敲低后pre-mRNA加工受损、cohesinSTAG2染色质占据下降,伴随拓扑结构域内染色质相互作用减弱及cohesinSTAG1相关染色质环重分布。可用于研究RNA加工与基因组三维折叠的调控关联(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 21 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):间期cohesin将基因组组织成环和结构域,但cohesin如何在细胞中高效募集并装载到染色质上仍不完全清楚。利用互补的蛋白质组学方法,我们鉴定出一组pre-mRNA剪接因子,它们在空间上与cohesin装载因子MAU2邻近,并与cohesin物理结合。聚焦CDC5L,我们显示其在人类细胞中的急性敲低会扰乱pre-mRNA加工并降低cohesinSTAG2在染色质上的占据。这些变化伴随拓扑结构域内染色质相互作用减弱以及与cohesinSTAG1相关的染色质环重分布。在分子水平上,CDC5L富集于活跃启动子和增强子,而生化分级分离表明,在CDC5L敲低后,cohesin依赖性基因组折叠的关键调节因子NIPBL的染色质结合减少。
【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:Other、GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/癌症(总论)。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE317113
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 23 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
间期黏连蛋白将基因组组织成环和结构域,然而黏连蛋白如何在细胞中高效招募并加载到染色质上仍不完全清楚。通过互补的蛋白质组学方法,我们鉴定出一组前体mRNA剪接因子,它们在空间上与黏连蛋白加载因子MAU2邻近,并与黏连蛋白存在物理关联。以CDC5L为重点,我们显示其在人类细胞中的急性耗竭会干扰前体mRNA加工,并降低染色质上黏连蛋白STAG2的占据。这些变化伴随着拓扑结构域内染色质相互作用的减弱以及与黏连蛋白STAG1相关的染色质环的重新分布。在分子水平上,CDC5L富集于活跃的启动子和增强子,而生化分级分离表明,CDC5L耗竭后,NIPBL——黏连蛋白依赖性基因组折叠的关键调控因子——与染色质的关联减少。总之,我们的发现揭示了RNA加工因子与黏连蛋白介导的基因组组织之间的功能性关联,提示存在一个将转录相关过程与高级染色质架构联系起来的功能层。
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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