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

基本信息
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。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE112276
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




