核仁素识别MYC启动子G-四链体的结构基础

该数据集来自 NCBI GEO(GSE276539),聚焦核仁素(nucleolin)识别 MYC 启动子 G-四链体(MycG4)的结构机制,属于肿瘤/宫颈癌相关研究

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基因组预测GPL246769606
GSE276539: Structural basis for nucleolin recognition of MYC promoter G-quadruplex

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

核仁素识别MYC启动子G-四链体的结构基础

Structural basis for nucleolin recognition of MYC promoter G-quadruplex

该数据集来自 NCBI GEO(GSE276539),聚焦核仁素(nucleolin)识别 MYC 启动子 G-四链体(MycG4)的结构机制,属于肿瘤/宫颈癌相关研究。数据包含 1 个文件(GSE276539_series_matrix.txt.gz),主题为 Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing,平台为 GPL24676,物种为 9606。源站描述显示研究解析了核仁素-MycG4 复合物 2.6 埃晶体结构,并结合 NMR 与 CUT&Tag 测序验证细胞内结合,可用于研究 G4 构象识别及 MYC 转录调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):MYC 癌基因启动子 G-四链体(MycG4)调控转录,是永生化细胞中常见的 G4 位点。核仁素是主要的 MycG4 结合蛋白,对 MycG4 的亲和力高于对核仁素识别元件(NRE)RNA 的亲和力。核仁素的四个 RNA 结合结构域(RBD)对高亲和力 MycG4 结合至关重要。我们展示了核仁素-MycG4 复合物的 2.6 埃晶体结构,揭示了一个折叠的平行三平面 G-四链体,带有两个配位钾离子(K+),通过其 6 核苷酸(nt)中央环和 5' 侧翼区与 RBD1、RBD2 和 Linker12 相互作用。核磁共振(NMR)证明 RBD3 和 RBD4 结合 MycG4 的 1-nt 环。靶向切割和标记化测序证实了核仁素在细胞中与 MycG4 的结合。我们的结果揭示了一种基于 G4 构象的调节蛋白识别,通过

【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=GSE276539

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 06 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

MYC癌基因启动子G-四链体(MycG4)调控转录,是永生化细胞中常见的G4位点。核仁素是主要的MycG4结合蛋白,其对MycG4的亲和力高于对核仁素识别元件(NRE)RNA的亲和力。核仁素的四个RNA结合结构域(RBDs)对于高亲和力结合MycG4至关重要。我们展示了核仁素-MycG4复合物的2.6埃晶体结构,揭示了一个折叠的平行三 quartet G-四链体,配有两个配位钾离子(K+),通过其6核苷酸(nt)中心环和5’侧翼区域与RBD1、RBD2和Linker12相互作用。核磁共振(NMR)显示RBD3和RBD4结合MycG4的1-nt环。靶向切割和标签化测序证实了核仁素在细胞中与MycG4的结合。我们的结果揭示了一种基于G4构象的调节蛋白通过多价相互作用的识别机制,表明G4是核仁素的主要细胞底物,指示了G4表观遗传转录调控,并有助于G4靶向药物发现。

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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