PRJNA230725:全基因组VDR结合位点模式

该数据集来自NCBI,聚焦肿瘤/白血病方向,围绕转录因子维生素D受体(VDR)在全基因组范围内的结合位点展开。源站描述显示,研究对LPS极化的THP-1人单核细胞白血病细胞进行ChIP-seq分析,获得1,318个高置信度VDR结合位点,并重新分析五个公开VDR ChIP-seq数据集,共得到23,

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基因组预测Epigenomics
PRJNA230725: Patterns of genome-wide VDR locations

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA230725:全基因组VDR结合位点模式

该数据集来自NCBI,聚焦肿瘤/白血病方向,围绕转录因子维生素D受体(VDR)在全基因组范围内的结合位点展开。源站描述显示,研究对LPS极化的THP-1人单核细胞白血病细胞进行ChIP-seq分析,获得1,318个高置信度VDR结合位点,并重新分析五个公开VDR ChIP-seq数据集,共得到23,409个非重叠结合位点。数据可用于研究VDR结合位点的分布模式及1,25(OH)2D3刺激的影响(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转录因子维生素D受体(VDR)结合位点的全基因组分析对于全面理解核激素1α,25-二羟基维生素D3(1,25(OH)2D3)的生理影响至关重要。通过染色质免疫沉淀(ChIP)结合大规模并行测序(ChIP-seq)对脂多糖(LPS)极化的THP-1人单核细胞白血病细胞进行全基因组分析,得到1,318个高置信度VDR结合位点,其中789个和364个分别在有和没有1,25(OH)2D3刺激时独有出现,而仅165个为共有。我们以相同的峰识别设置(MACS,版本2)重新分析了五个公开VDR ChIP-seq数据集,共发现23,409个非重叠VDR结合位点,其中75%在六个分析的细胞模型中为独有。LPS分化的THP-1细胞比未分化细胞多22%的基因组VDR位置

【主题与分类】

主题标签:Epigenomics。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA230725

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA230725

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    • 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。

数据说明

转录因子维生素D受体(VDR)结合位点的全基因组分析对于全面理解核激素1α,25-二羟基维生素D3(1,25(OH)2D3)的生理影响至关重要。通过染色质免疫沉淀(ChIP)结合大规模平行测序(ChIP-seq)对脂多糖(LPS)极化的人单核细胞白血病THP-1细胞进行全基因组分析,鉴定出1,318个高置信度VDR结合位点,其中789个和364个分别仅在1,25(OH)2D3刺激和未刺激条件下出现,而仅有165个为共有位点。我们以相同的峰识别参数(MACS,版本2)重新分析了五个公开的VDR ChIP-seq数据集,共发现23,409个非重叠VDR结合位点,其中75%在六个所分析的细胞模型中具有独特性。LPS分化的THP-1细胞比未分化细胞多22%的基因组VDR定位,且两种细胞类型的VDR定位重叠程度高于其他所研究的细胞类型。总体而言,配体刺激细胞的VDR结合谱交集高于未刺激细胞。

使用HOMER对六个VDR ChIP-seq数据集进行从头结合位点搜索和DR3型结合位点筛选,结果表明DR3位点与VDR占据的配体响应性密切相关。重要的是,所有VDR ChIP-seq数据集均显示VDR占据与峰顶下方DR3型序列百分比之间存在相同的关系。对六个VDR ChIP-seq数据集的比较分析表明,VDR作用的机制基础与细胞类型无关。全基因组VDR结合位点中仅少数含有DR3型序列。此外,在每个配体刺激的细胞系中,所鉴定的VDR结合位点总数与含有DR3位点的峰顶百分比呈负相关。总体设计:对5个已发表的VDR ChIP-seq数据集连同一个新数据集进行系统性再分析

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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