组蛋白阅读器MLLT1和MLLT3富集赋予AID活性位点特异性[ChIP-seq]

数据聚焦组蛋白阅读器MLLT1和MLLT3通过富集机制赋予活化诱导胞苷脱氨酶(AID)活性位点特异性,涉及小鼠和人类B细胞中MLLT1/3高占据区域与AID突变区域的对应关系

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基因组预测GPL242479606
GSE336330: Concentration by histone readers MLLT1 and MLLT3 confers locus specificity to AID activity [ChIP-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

组蛋白阅读器MLLT1和MLLT3富集赋予AID活性位点特异性[ChIP-seq]

Concentration by histone readers MLLT1 and MLLT3 confers locus specificity to AID activity [ChIP-seq]

该数据集为GSE336330的ChIP-seq数据,来源于ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/淋巴瘤分类,包含1个文件(GSE336330_series_matrix.txt.gz)。数据聚焦组蛋白阅读器MLLT1和MLLT3通过富集机制赋予活化诱导胞苷脱氨酶(AID)活性位点特异性,涉及小鼠和人类B细胞中MLLT1/3高占据区域与AID突变区域的对应关系。可用于研究AID选择性突变免疫球蛋白基因及有限脱靶基因的调控机制,以及B细胞淋巴瘤相关突变过程(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):活化诱导胞苷脱氨酶(AID)通过免疫球蛋白(Ig)基因的类别转换重组(CSR)和体细胞超突变(SHM)驱动抗体多样化,但其在数百个其他基因和增强子上的致突变活性促进B细胞淋巴瘤。尽管具有生理和病理相关性,AID如何选择性突变Ig和一组有限的脱靶基因仍不清楚。AID活性需要转录,但大多数转录基因并未突变,且AID占据的位点多于其突变的位点。在此,我们鉴定超级延伸复合物(SEC)组蛋白阅读器MLLT1和MLLT3为选择性AID活性的决定因素。MLLT1和MLLT3的联合缺失消除了所有AID依赖过程,表型模拟AID缺陷。在小鼠和人类B细胞中,AID突变的基因组区域被高MLLT1和MLLT3占据(MLLT1/3high)精确标记。

【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:GPL24247、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE336330

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 17 202,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

活化诱导胞苷脱氨酶(AID)通过免疫球蛋白(Ig)基因的类别转换重组(CSR)和体细胞超突变(SHM)驱动抗体多样化,但其在数百个其他基因和增强子上的致突变活性可促进B细胞淋巴瘤的发生。尽管AID具有重要的生理和病理意义,但其如何选择性突变Ig基因及有限的一组脱靶基因仍不清楚。转录是AID活性所必需的,但大多数被转录的基因并未发生突变,且AID占据的位点多于其实际突变的位点。在本研究中,我们鉴定出Super Elongation Complex(SEC)的组蛋白阅读器MLLT1和MLLT3是AID选择性活性的决定因素。MLLT1和MLLT3的联合缺失可消除所有AID依赖的过程,表型模拟AID缺陷。在小鼠和人类B细胞中,AID突变的基因组区域被高MLLT1和MLLT3占据(MLLT1/3^high)精确标记,而在MLLT1或MLLT3缺陷细胞中新生转录基本不变,表明MLLT1和MLLT3在赋予AID活性许可中发挥直接作用。在机制上,MLLT1和MLLT3对于AID的整体染色质锚定并非必需,但可将AID与转录延伸相偶联。

在小鼠中,两种阅读器蛋白均能结合AID且功能部分冗余,但MLLT1通过其内在无序区发挥主导作用,该区域促进凝聚物形成并选择性富集AID。将AID与MLLT1或MLLT3融合,足以在SEC缺陷细胞中恢复CSR和诱变。这些发现揭示了MLLT1/3high如何通过空间限制和浓缩AID活性,可能借助基于凝聚物的机制,在有限的部分基因组区域许可AID发挥作用。

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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