BAHCC1通过保守BAH模块将H3K27me3与基因沉默及肿瘤发生偶联[Jurkat细胞BAHCC1_H3Ac_ChIPseq]

该数据集来自 NCBI GEO,包含 Jurkat 细胞中 BAHCC1 与 H3Ac 的 ChIP-seq 数据,用于研究 BAHCC1 通过其 BAH 模块识别 H3K27me3 并介导基因沉默的机制

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基因组分类GPL167919606
GSE151573: BAHCC1 couples H3K27me3 to gene silencing and tumorigenesis via a conserved BAH module [Jurkat BAHCC1_H3Ac_ChIPseq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

BAHCC1通过保守BAH模块将H3K27me3与基因沉默及肿瘤发生偶联[Jurkat细胞BAHCC1_H3Ac_ChIPseq]

BAHCC1 couples H3K27me3 to gene silencing and tumorigenesis via a conserved BAH module [Jurkat BAHCC1_H3Ac_ChIPseq]

该数据集来自 NCBI GEO,包含 Jurkat 细胞中 BAHCC1 与 H3Ac 的 ChIP-seq 数据,用于研究 BAHCC1 通过其 BAH 模块识别 H3K27me3 并介导基因沉默的机制。数据覆盖人类白血病细胞系的基因组结合/占据谱,可用于分析 BAHCC1 与 H3K27me3 标记基因的共定位、评估染色质调控因子在急性白血病中的结合特征,以及探索 BAHCC1 在肿瘤发生中的表观遗传作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):组蛋白 H3 赖氨酸 27 三甲基化(H3K27me3)调控转录抑制、细胞命运决定与分化。我们报道 BAHCC1(一个此前未表征的染色质调控因子)中保守的溴结构域邻近同源(BAH)模块能特异性“识别”H3K27me3,并在哺乳动物细胞中强制沉默 H3K27me3 标记的基因。生化、结构与基于 ChIP-seq 的分析表明,BAHCC1 对 H3K27me3 的直接“读取”通过 BAH 结构域形成的疏水性三甲基赖氨酸结合“笼”实现,介导 BAHCC1 与 H3K27me3 标记基因的共定位。BAHCC1 在人类急性白血病中显著过表达,且在生化上,BAHCC1 与抑制因子 SAP30BP 和 HDAC 相互作用。在急性白血病中,BAHCC1 的缺失,或 BAHCC1 BAH 介导的 H3K27me3“读取”被破坏,会导致去抑制

【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:GPL16791、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=GSE151573

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 28 202,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

组蛋白H3第27位赖氨酸三甲基化(H3K27me3)调控转录抑制、细胞命运决定与分化。我们报道,一种先前未被表征的染色质调控因子BAHCC1所含的保守溴代邻近同源(BAH)模块能够特异性“识别”H3K27me3,并在哺乳动物细胞中强制沉默H3K27me3标记的基因。生化、结构及基于ChIP-seq的分析表明,BAHCC1对H3K27me3的直接“读取”是通过BAH结构域形成的疏水性三甲基赖氨酸结合“笼”实现的,该“笼”介导BAHCC1与H3K27me3标记基因的共定位。BAHCC1在人急性白血病中显著过表达,且在生化上,BAHCC1与抑制因子SAP30BP和HDAC相互作用。在急性白血病中,敲低BAHCC1或破坏BAHCC1 BAH介导的对H3K27me3的“读取”,会导致参与肿瘤抑制和细胞分化的H3K27me3靶基因去抑制,从而抑制肿瘤生长。在小鼠中,引入Bahcc1种系突变以破坏其与H3K27me3的结合会导致出生后致死,支持该通路在发育中的作用。

总体而言,本研究揭示了一种哺乳动物细胞中新颖的H3K27me3导向转导途径,该途径依赖于一个保守的BAH“阅读器”,其失调有助于肿瘤发生。

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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