影响克隆性造血生殖系非编码风险变异的系统性功能解析

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦克隆性造血(CHIP)相关的生殖系非编码风险变异。研究从 UK Biobank 中 51 个与 CHIP 风险相关的位点选取 1,374 个非编码变异,假设这些变异调控造血干细胞中活跃的增强子元件,并开展系统性功能解析

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基因组预测GPL185739606
GSE336143: Systematic functional dissection of germline noncoding risk variants impacting clonal hematopoiesis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

影响克隆性造血生殖系非编码风险变异的系统性功能解析

Systematic functional dissection of germline noncoding risk variants impacting clonal hematopoiesis

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦克隆性造血(CHIP)相关的生殖系非编码风险变异。研究从 UK Biobank 中 51 个与 CHIP 风险相关的位点选取 1,374 个非编码变异,假设这些变异调控造血干细胞中活跃的增强子元件,并开展系统性功能解析。数据包含 1 个文件,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL18573,物种为人(9606)。可用于探索非编码变异对 CHIP 易感与进展的调控机制,为白血病预防研究提供数据支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):意义未明的克隆性造血(CHIP)是一种前驱状态,其特征是携带起源于造血干细胞(HSC)的体细胞突变的血细胞克隆发生扩增。由于 CHIP 个体面临较高的髓系恶性肿瘤发生风险,靶向 CHIP 克隆可能为白血病预防提供可行策略。尽管具有临床意义,CHIP 易感与进展的机制仍知之甚少。近期全基因组关联研究(GWAS)已鉴定出若干与 CHIP 强相关的非编码遗传位点;然而其潜在机制仍不清楚。我们假设这些非编码位点中的风险变异调控 HSC 中活跃的增强子元件。为验证这一点,我们从 UK Biobank 中与 CHIP 风险相关的 51 个位点中选取了 1,374 个非编码变异,并 sc

【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=GSE336143

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 31 202,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

不确定潜能的克隆性造血(CHIP)是一种前驱状态,其特征是携带起源于造血干细胞(HSCs)的体细胞突变的血细胞克隆扩增。由于CHIP个体面临发展为髓系恶性肿瘤的高风险,靶向CHIP克隆可能为白血病预防提供一种可行的策略。尽管具有临床意义,但CHIP易感性和进展的机制仍知之甚少。最近的基因组广泛关联研究(GWAS)已识别出几个与CHIP强烈相关的非编码遗传位点;然而,其潜在机制仍不清楚。我们假设这些非编码位点中的风险变异调节在HSCs中活跃的增强子元件。为了验证这一点,我们从英国生物银行中与CHIP风险相关的51个位点中选择了1,374个非编码变异,并使用大规模并行报告基因检测(MPRA)筛选其调控活性。我们在MUTZ-3细胞中进行了慢病毒MPRA筛选,MUTZ-3细胞是一种与HSCs相关的人类造血细胞系,表达CD34表面标志物并依赖于HSC特异性转录因子。

利用约73,000个构建体的MPRA文库,在MUTZ-3细胞的CD34+组分中,我们识别出代表32个GWAS位点的87个变异。我们采用靶向基因组编辑技术,在影响NKD2、FLT3和MSI2转录的3个MPRA变异中展示了内源性增强子活性。对MSI2的功能研究表明,由CHIP风险等位基因介导的较高水平MSI2的存在,促进了TET2敲除的造血干/祖细胞的克隆扩增,从而提供了非编码遗传变异影响突变CHIP克隆扩增的机制联系。

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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