6 种 I 类 HDAC 复合物快速降解揭示独特、协同与拮抗作用

该数据集来自 NCBI GEO,围绕 I 类 HDAC 1、2、3 形成的七类多蛋白复合物展开。研究利用 CRISPR/Cas9 构建六株细胞系,将各 HDAC 复合物标记 FKBP12F36V 以实现快速降解,并结合 ChIP-sequencing 分析复合物在染色质上的招募与结合位点

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基因组回归GPL342849606
GSE330806: Rapid degradation of 6 class I HDAC complexes reveals a mixture of unique, cooperative and antagonistic roles

基本信息

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基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

6 种 I 类 HDAC 复合物快速降解揭示独特、协同与拮抗作用

Rapid degradation of 6 class I HDAC complexes reveals a mixture of unique, cooperative and antagonistic roles

该数据集来自 NCBI GEO,围绕 I 类 HDAC 1、2、3 形成的七类多蛋白复合物展开。研究利用 CRISPR/Cas9 构建六株细胞系,将各 HDAC 复合物标记 FKBP12F36V 以实现快速降解,并结合 ChIP-sequencing 分析复合物在染色质上的招募与结合位点。数据可用于研究 HDAC 复合物之间冗余、协同与拮抗关系,以及它们对基因表达和转录因子依赖性的调控作用,属于肿瘤/癌症总论方向的高通量测序基因组结合谱数据(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):I 类 HDAC 1、2 和 3 形成七个不同的大型多蛋白复合物家族,通过去乙酰化组蛋白尾部赖氨酸来调控基因表达。复合物之间及其急性基因靶点之间的冗余程度和功能重叠仍不清楚。我们使用 CRISPR/Cas9 创建了六个细胞系,其中单个 HDAC 复合物被标记 FKBP12F36V,从而实现快速( 50% 的表达基因。其中超过 60% 是单个复合物特异性的。在受多个复合物调控的基因中,接近 50% 是相互调控的,因此 HDAC 复合物充当拮抗调节因子。Homer 分析强烈表明这些复合物依赖于不同的转录因子。ChIP 测序显示 HDAC 复合物广泛、重叠地招募到染色质上。每个复合物的结合位点数量反映了 af 的数量。

【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:GPL34284、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=GSE330806

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,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

1类HDAC中的HDAC1、2和3形成了七个不同的大型多蛋白复合物家族,这些复合物通过去乙酰化组蛋白尾部赖氨酸来调控基因表达。复合物之间及其急性基因靶点之间的冗余程度和功能重叠仍不清楚。我们利用CRISPR/Cas9技术构建了六种细胞系,在这些细胞系中,各个HDAC复合物被标记上FKBP12F36V,从而实现快速(<1小时)、PROTAC介导的降解。6小时后的RNA测序显示,四个主要复合物(CoREST、NuRD、NCoR/SMRT和SIN3A)共同扰动了超过50%的表达基因。其中超过60%的基因是某个复合物特异性的。在受多个复合物调控的基因中,接近50%呈相互调控关系,即HDAC复合物充当拮抗性调控因子。Homer分析强烈提示这些复合物依赖于不同的转录因子。ChIP测序揭示了HDAC复合物在染色质上的广泛且重叠的募集。每个复合物的结合位点数量与受影响基因的数量相对应,超过70%的差异表达基因同时也具有结合的复合物,提示存在直接调控。

这是首个在相同生物系统中识别单个HDAC复合物的急性靶点,并直接比较快速降解对基因调控影响的研究。

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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