剪接因子-黏连蛋白调控关联:RNA加工与黏连蛋白依赖性基因组折叠 [CUT&Tag]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为剪接因子-黏连蛋白调控关联:RNA加工与黏连蛋白依赖性基因组折叠 [CUT&Tag],属于肿瘤/癌症总论分类,采用高通量测序的基因组结合/占据谱分析,平台为 GPL16791,物种为 9606

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基因组分类GPL167919606
GSE338182: A splicing factor-cohesin regulatory link connects RNA processing to cohesin-dependent genome folding [CUT&Tag]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

剪接因子-黏连蛋白调控关联:RNA加工与黏连蛋白依赖性基因组折叠 [CUT&Tag]

A splicing factor-cohesin regulatory link connects RNA processing to cohesin-dependent genome folding [CUT&Tag]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为剪接因子-黏连蛋白调控关联:RNA加工与黏连蛋白依赖性基因组折叠 [CUT&Tag],属于肿瘤/癌症总论分类,采用高通量测序的基因组结合/占据谱分析,平台为 GPL16791,物种为 9606。数据仅含 1 个文件,样例为 GSE338182_series_matrix.txt.gz,作者为 Zhiyu,Zhang。该数据可用于研究剪接因子与黏连蛋白在基因组折叠中的调控关系,以及相关染色质结合与占据模式的分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):间期黏连蛋白将基因组组织成环和结构域,但黏连蛋白如何在细胞中高效募集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,它们在空间上靠近黏连蛋白加载因子 MAU2,并与黏连蛋白物理结合。聚焦于 CDC5L,我们显示其在人类细胞中的急性耗竭会扰乱前体 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 富集于活跃启动子和增强子,而生化分级分离表明,在 CDC5L 耗竭后,黏连蛋白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: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=GSE338182

【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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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE338182

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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