哺乳动物mRNA内部N7-甲基鸟苷甲基化转录组图谱

源站描述显示研究利用m7G-MeRIP-seq进行转录组范围内部m7G甲基化谱分析,并开发化学辅助测序方法在单碱基分辨率下将内部m7G位点转化为脱碱基位点,通过逆转录错误掺入实现人tRNA和mRNA的m7G全转录组定位,揭示人细胞内部m7G甲基化分布特征

geo
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基因组预测GPL185739606
GSE112276: Transcriptome Mapping of Internal N7-methylguanosine Methylome in Mammalian mRNA

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

哺乳动物mRNA内部N7-甲基鸟苷甲基化转录组图谱

Transcriptome Mapping of Internal N7-methylguanosine Methylome in Mammalian mRNA

该数据集来自NCBI GEO,标题为哺乳动物mRNA内部N7-甲基鸟苷(m7G)甲基化转录组图谱,包含1个文件GSE112276_series_matrix.txt.gz。源站描述显示研究利用m7G-MeRIP-seq进行转录组范围内部m7G甲基化谱分析,并开发化学辅助测序方法在单碱基分辨率下将内部m7G位点转化为脱碱基位点,通过逆转录错误掺入实现人tRNA和mRNA的m7G全转录组定位,揭示人细胞内部m7G甲基化分布特征。数据可支持m7G位点识别与分布预测研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 23 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):N7-甲基鸟苷(m7G)是真核mRNA 5′帽端的一种带正电荷的必需修饰,调控mRNA出核、翻译和剪接。m7G也存在于tRNA和rRNA内部,但其在真核mRNA内部的存在与分布仍有待研究。在此,我们展示哺乳动物mRNA内部存在m7G位点。随后,我们利用m7G-MeRIP测序(MeRIP-seq)进行了内部m7G甲基化组的转录组范围分析。为在单碱基分辨率下定位该修饰,我们开发了一种化学辅助测序方法,可选择性地将内部m7G位点转化为脱碱基位点,在逆转录过程中于这些位点诱导错误掺入。这种单碱基分辨率m7G-seq实现了人tRNA和mRNA中m7G的转录组范围定位,揭示了人细胞中内部m7G甲基化组的分布特征。我们还鉴定

【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:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE112276

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 16 202,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

N7-甲基鸟苷(m7G)是真核生物mRNA 5′帽端的一种带正电荷的重要修饰,调控mRNA的出核、翻译和剪接。m7G也存在于tRNA和rRNA内部,但其在真核生物mRNA中的存在与分布仍有待研究。在此,我们展示了哺乳动物mRNA中存在内部m7G位点。随后,我们利用m7G-MeRIP测序(MeRIP-seq)对内部m7G甲基化组进行了转录组范围的图谱分析。为了在单碱基分辨率上定位该修饰,我们开发了一种化学辅助测序方法,可选择性地将内部m7G位点转化为脱碱基位点,从而在逆转录过程中在这些位点诱导错误掺入。这种碱基分辨率的m7G-seq实现了对人tRNA和mRNA中m7G的转录组范围定位,揭示了人细胞中内部m7G甲基化组的分布特征。我们还鉴定出METTL1是一种甲基转移酶,负责在mRNA中安装一部分m7G,并表明内部m7G甲基化可影响mRNA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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