肌张力障碍基因THAP1调控DNA双链断裂修复选择[ChIP-Seq]
数据可用于研究THAP1、YY1和HCF1转录因子与SHLD1启动子的结合,以及该转录网络如何维持SHLD1低基础表达、平衡DNA双链断裂修复中的末端保护与末端切除(来源 NCBI)
![GSE154726: The Dystonia Gene THAP1 Controls DNA Double Strand Break Repair Choice [ChIP-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/190628.jpg)
基本信息
资源简介
肌张力障碍基因THAP1调控DNA双链断裂修复选择[ChIP-Seq]
The Dystonia Gene THAP1 Controls DNA Double Strand Break Repair Choice [ChIP-Seq]
该数据集为GSE154726的ChIP-Seq部分,标题为“The Dystonia Gene THAP1 Controls DNA Double Strand Break Repair Choice [ChIP-Seq]”,来源于NCBI GEO,包含1个文件(GSE154726_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序的基因组结合/占据谱分析、平台GPL21626及物种10090。数据可用于研究THAP1、YY1和HCF1转录因子与SHLD1启动子的结合,以及该转录网络如何维持SHLD1低基础表达、平衡DNA双链断裂修复中的末端保护与末端切除(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 20 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Shieldin复合物由SHLD1、SHLD2、SHLD3和REV7组成,可保护DNA双链断裂(DSBs)免受核酸酶切除。Shieldin的末端保护活性促进G1期生产性非同源末端连接(NHEJ),但在S期可能通过阻断同源重组(HR)而威胁基因组完整性。值得注意的是,Shieldin的倒数第二个组分SHLD1是哺乳动物中丰度最低的蛋白质之一。在此,我们报道转录因子THAP1、YY1和HCF1直接结合SHLD1启动子,并在该处协同维持SHLD1的低基础表达。在功能上,该转录网络确保SHLD1蛋白水平受到控制,从而在生理性DSB修复过程中实现末端保护与末端切除之间的适当平衡。在BRCA1缺陷背景下,THAP1依赖性SHLD1表达的缺失赋予交叉耐药性
【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:GPL21626、10090。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE154726
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 16 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
Shieldin复合物由SHLD1、SHLD2、SHLD3和REV7组成,可保护DNA双链断裂(DSBs)免受核酸酶切除。Shieldin的末端保护活性在G1期促进有效的非同源末端连接(NHEJ),但在S期可能通过阻断同源重组(HR)而威胁基因组完整性。值得注意的是,Shieldin复合物的倒数第二个组分SHLD1是哺乳动物中丰度最低的蛋白质之一。在此,我们报道转录因子THAP1、YY1和HCF1直接结合于SHLD1启动子,协同维持SHLD1的低基础表达。在功能上,该转录网络确保SHLD1蛋白水平受到控制,从而在生理性DSB修复过程中实现末端保护与末端切除之间的适当平衡。在BRCA1缺陷的背景下,THAP1依赖的SHLD1表达缺失赋予对PARP抑制剂和顺铂的交叉耐药性,并与卵巢癌患者更短的无进展生存期相关。相反,在BRCA2缺陷细胞中THAP1的缺失会增加基因组不稳定性,并与更好的化疗反应相关。
致病性THAP1突变与成人起病的6型扭转性肌张力障碍(DYT6)运动障碍存在因果关联,但其关键疾病靶点尚不明确。我们进一步证实,Thap1相关肌张力障碍的小鼠模型显示Shld1表达降低,同时脑内未修复DNA损伤水平升高。总之,我们的研究首次揭示了一个直接调控双链断裂(DSB)修复选择的转录网络,并发现了DNA损伤与肌张力障碍之间此前未曾料想的联系。
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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