ZNF200与DDX17互作调控RBP-J转录活性的ChIP-Seq数据

该数据集为GSE309203,来源于ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/肺癌方向,采用高通量测序的基因组结合/占据谱分析

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基因组分类GPL342849606
GSE309203: ZNF200 interacts with DDX17 to regulate the transcriptional activity of RBP-J. [ChIP-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

ZNF200与DDX17互作调控RBP-J转录活性的ChIP-Seq数据

ZNF200 interacts with DDX17 to regulate the transcriptional activity of RBP-J. [ChIP-Seq]

该数据集为GSE309203,来源于ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/肺癌方向,采用高通量测序的基因组结合/占据谱分析。研究在H1299细胞中用IgG和ZNF200抗体进行CUT&Tag实验,并稳定转染DDX17-HA后重复实验,发现ZNF200与DDX17均作用于RBP-J启动子区;随后在H1299、H520和A549的DDX17-HA稳定转染细胞中敲低ZNF200并用HA抗体进行CUT&Tag,同时在H520和A549中分别敲低ZNF200和DDX17。数据含1个文件,可用于研究NSCLC中ZNF200、DDX17与RBP-J的调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为了探索ZNF200在NSCLC发展中的分子机制,我们在H1299细胞系中使用IgG和ZNF200抗体进行了CUT&Tag实验。基于先前的探索性实验,我们发现DDX17与ZNF200之间存在相互作用。因此,我们将DDX17-HA稳定转染到H1299细胞中,并使用IgG和ZNF200抗体进行了CUT&Tag实验。随后我们发现ZNF200和DDX17均作用于RBP-J的启动子区域。因此,在H1299、H520和A549细胞的DDX17-HA稳定转染体中,我们敲低了ZNF200并使用HA抗体进行了CUT&Tag实验。同时,我们在H520和A549细胞系中分别敲低了ZNF200和DDX17。由于H3K4me3作为一种表观遗传修饰,是基因启动子区域活跃状态的标志,通常与基因表达的激活相关

【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:GPL34284、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE309203

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 16 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE309203

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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

为了探究ZNF200在NSCLC发生发展中的分子机制,我们在H1299细胞系中使用IgG和ZNF200抗体进行了CUT&Tag实验。基于前期的探索性实验,我们发现DDX17与ZNF200之间存在相互作用。因此,我们将DDX17-HA稳定转染至H1299细胞中,并使用IgG和ZNF200抗体进行CUT&Tag实验。随后我们发现ZNF200和DDX17均作用于RBP-J的启动子区域。因此,在H1299、H520和A549细胞的DDX17-HA稳定转染株中,我们敲低ZNF200并使用HA抗体进行CUT&Tag实验。同时,我们分别在H520和A549细胞系中敲低ZNF200和DDX17。由于H3K4me3作为一种表观遗传修饰,是基因启动子区域活跃状态的标志,通常与基因表达的激活相关,我们随后使用抗组蛋白H3K4me3抗体进行CUT&Tag实验。

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。

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