肌张力障碍基因THAP1调控DNA双链断裂修复选择[CRISPR-Cas9筛选]

源站描述指出,Shieldin复合体(SHLD1、SHLD2、SHLD3和REV7)保护DNA双链断裂免受核酸酶切除,THAP1、YY1和HCF1直接结合SHLD1启动子并协同维持其低基础表达,从而平衡末端保护与末端切除

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基因组分类OtherGPL2162610090
GSE154728: The Dystonia Gene THAP1 Controls DNA Double Strand Break Repair Choice [CRISPR-Cas9 screen]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

肌张力障碍基因THAP1调控DNA双链断裂修复选择[CRISPR-Cas9筛选]

The Dystonia Gene THAP1 Controls DNA Double Strand Break Repair Choice [CRISPR-Cas9 screen]

该数据集来自NCBI GEO,标题为“The Dystonia Gene THAP1 Controls DNA Double Strand Break Repair Choice [CRISPR-Cas9 screen]”,包含1个文件(GSE154728_series_matrix.txt.gz),涉及小鼠数据(GPL21626,10090)。源站描述指出,Shieldin复合体(SHLD1、SHLD2、SHLD3和REV7)保护DNA双链断裂免受核酸酶切除,THAP1、YY1和HCF1直接结合SHLD1启动子并协同维持其低基础表达,从而平衡末端保护与末端切除。该数据可用于研究THAP1依赖的SHLD1表达在BRCA1缺陷背景下对。

【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复合体由SHLD1、SHLD2、SHLD3和REV7组成,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)威胁基因组完整性。奇怪的是,倒数第二个Shieldin组分SHLD1是哺乳动物中最不丰富的蛋白质之一。在此,我们报告转录因子THAP1、YY1和HCF1直接结合SHLD1启动子,在那里它们协同维持SHLD1的低基础表达。在功能上,该转录网络确保SHLD1蛋白质水平受到控制,以便在生理性DSB修复期间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:Other、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=GSE154728

【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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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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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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