RNA结合蛋白Dead End1在妊娠晚期雄性生殖细胞中的差异表达及其靶向染色质修饰与翻译机器
该数据集来自NCBI GEO,包含GSE197610系列矩阵文件,基于高通量测序表达谱分析,聚焦RNA结合蛋白DND1在妊娠晚期雄性生殖细胞中的差异表达

基本信息
资源简介
RNA结合蛋白Dead End1在妊娠晚期雄性生殖细胞中的差异表达及其靶向染色质修饰与翻译机器
The RNA Binding Protein Dead End1 Is Differentially Expressed in Male Germ Cells During Late Gestation and Targets Chromatin Modifiers and Translational Machinery
该数据集来自NCBI GEO,包含GSE197610系列矩阵文件,基于高通量测序表达谱分析,聚焦RNA结合蛋白DND1在妊娠晚期雄性生殖细胞中的差异表达。数据涉及Dnd1功能缺失导致生殖细胞转分化或畸胎瘤形成的机制研究,利用Dnd1GFP转基因小鼠模型区分DND1-GFP高/低表达细胞群,并开展RNA-seq时间进程与RIP实验。可用于探索DND1靶向染色质修饰与翻译机器的调控网络,以及胚胎性肿瘤发生机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 28 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):DND1对于维持生殖细胞身份至关重要。Dnd1功能缺失会导致斑马鱼生殖细胞向体细胞命运转分化,或导致小鼠畸胎瘤形成。为了探索DND1的机制作用,我们最近开发了一种转基因小鼠品系,其中DND1与GFP的功能性融合蛋白由内源基因座表达(Dnd1GFP)。令人惊讶的是,我们发现该报告基因在妊娠晚期细胞周期停滞(G0)期间区分出两个雄性生殖细胞群体(MGCs)。大多数MGCs表达低水平的DND1-GFP,但5-12%的群体表达高水平的DND1-GFP。妊娠晚期的RNA-seq时间进程显示,Dnd1转录本水平以及多个表观遗传调控因子的转录本水平在DND1-GFP-hi细胞中高5-10倍。此外,使用针对DND1-GFP的抗体进行RNA免疫沉淀(RIP)时间
【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:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/胚胎性肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE197610
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 16 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
DND1对于维持生殖细胞身份至关重要。Dnd1功能缺失会导致斑马鱼生殖细胞转分化为体细胞命运,或在小鼠中形成畸胎瘤。为了探索DND1的机制作用,我们近期构建了一种转基因小鼠品系,其中DND1与GFP的功能性融合蛋白由内源基因座表达(Dnd1GFP)。出乎意料的是,我们发现该报告基因在妊娠晚期细胞周期停滞(G0)期间可区分出两个雄性生殖细胞群体(MGCs)。大多数MGCs表达低水平的DND1-GFP,但5-12%的群体表达高水平的DND1-GFP。妊娠晚期的RNA-seq时间进程分析显示,Dnd1转录本水平以及多种表观遗传调控因子的转录本水平在DND1-GFP-hi细胞中高出5-10倍。此外,我们利用针对DND1-GFP的抗体进行妊娠晚期RNA免疫沉淀(RIP)时间进程测序,鉴定出多种表观遗传和翻译调控因子是G0期DND1的结合靶标。
这些靶标包括DNA甲基转移酶(Dnmts)、施加核纤层相关抑制性组蛋白标记(H3K9me3)的酶Setdb1、五种Tudor结构域蛋白(Tdrds)、四种肌动蛋白依赖性调节因子(Smarcs),以及一组核糖体和高尔基体蛋白。这些数据表明,DND1与一组表观遗传酶的转录本结合,并在妊娠晚期MGC G0期停滞期间控制它们的翻译。
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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