GSE190959：通过化学沉淀图谱进行全基因组分析和无序转录因子鉴定 [ATAC-seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE190959

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

DNA相关蛋白中的内在无序区（IDRs）近期已被证明在基因调控中发挥重要作用。为更好地理解这些结构域，我们开发了一种不依赖抗体的检测方法，通过结合b-isox介导的沉淀与下一代测序（DisP-seq，即无序蛋白沉淀后DNA测序）在全基因组范围内绘制无序蛋白图谱。鉴于致癌融合蛋白EWS-FLI1的朊病毒样IDR已被证明在该癌症中起关键作用，我们首先以尤文肉瘤细胞作为概念验证进行分析。我们发现，DisP-seq在尤文肉瘤及其他受试细胞类型中产生了数千个与多种染色质状态相关的强峰。这些位点高度富集与EWS-FLI1及其他具有显著IDR的转录因子相匹配的DNA结合基序。此外，尤文肉瘤细胞中EWS-FLI1的耗竭导致DisP-seq信号广泛重组织，包括EWS-FLI1结合位点处的信号降低以及与间充质分化相关位点处的信号显著增加。

对这些新的DisP-seq信号的分析表明，它们源于转录因子NFIB的重新分布，NFIB最初与EWS-FLI1重叠，并具有一个对其正确定位和功能所必需的IDR。因此，我们的结果表明，不依赖抗体的沉淀图谱分析能够实现全基因组范围的 profiling 和识别无序转录因子，从而揭示它们在复杂基因调控程序中的作用。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。