人类DUS酶介导的细胞类型特异性翻译调控数据集(tRNA NaBH4)

数据可用于分析tRNA二氢尿苷修饰位点、DUS酶功能及细胞类型特异性翻译调控机制,并可能为宫颈癌相关研究提供线索(来源 NCBI)

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基因组预测GPL246769606
GSE246816: Cell-type-specific translational regulation by human DUS enzymes [tRNA NaBH4]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

人类DUS酶介导的细胞类型特异性翻译调控数据集(tRNA NaBH4)

Cell-type-specific translational regulation by human DUS enzymes [tRNA NaBH4]

该数据集来自NCBI GEO,标题为“Cell-type-specific translational regulation by human DUS enzymes [tRNA NaBH4]”,包含1个文件GSE246816_series_matrix.txt.gz,属于非编码RNA高通量测序数据,涉及人类细胞系中DUS酶对tRNA修饰及翻译调控的研究。数据可用于分析tRNA二氢尿苷修饰位点、DUS酶功能及细胞类型特异性翻译调控机制,并可能为宫颈癌相关研究提供线索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):二氢尿苷是tRNA上一种丰富且进化保守的修饰核苷,但哺乳动物中单个修饰位点及相关DUS写入酶的特征和功能研究仍缺乏。本研究采用化学探针策略RNABPP-PS,鉴定出5-氯尿苷可作为人类DUS酶的通用活性探针。我们通过基于机制的RNA-蛋白质交联以及化学反应性和突变谱分析来定位D修饰,揭示人类tRNA上D修饰位点的图谱。此外,我们在两种模型人类细胞系中敲除单个DUS基因,以研究其对tRNA表达水平和密码子特异性翻译延伸的调控。我们发现,尽管D修饰存在于大多数tRNA种类中,但D的缺失仅以细胞类型特异的方式扰动一部分tRNA的翻译功能。

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE246816

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 31 202,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=GSE246816

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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

二氢尿苷是一种丰富且进化保守的修饰核苷,存在于tRNA上,但哺乳动物中单个修饰位点及相关DUS写入酶的特征和功能研究仍缺乏。本研究采用化学探针策略RNABPP-PS,鉴定出5-氯尿苷可作为人DUS酶的通用活性探针。我们通过基于机制的RNA-蛋白质交联以及化学反应性和突变谱分析来定位D修饰,揭示了人tRNA上D修饰位点的图谱。此外,我们在两种人细胞系模型中敲除单个DUS基因,以研究其对tRNA表达水平和密码子特异性翻译延伸的调控。我们发现,尽管D修饰存在于大多数tRNA种类中,但D的缺失仅以细胞类型特异性的方式扰动一部分tRNA的翻译功能。我们的工作为研究多样生物系统中的D和DUS酶提供了有力的化学策略,并为一种普遍存在的tRNA修饰在翻译调控中的作用提供了见解。

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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