ARID1A IDR靶向EWS-FLI1凝聚体并精细调控有效染色质重塑

源站描述指出,研究通过TurboID分析发现ARID1A是cBAF复合物中与EWS-FLI1相分离液滴相互作用的潜在介导亚基,其内在无序区IDR1可发生同型相分离并融入EWS-FLI1液滴,同时调控cBAF的有效染色质重塑活性

geo
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基因组GPL246769606
GSE263234: ARID1A IDR Targets EWS-FLI1 Condensates and Finetunes Productive Chromatin Remodeling

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

ARID1A IDR靶向EWS-FLI1凝聚体并精细调控有效染色质重塑

ARID1A IDR Targets EWS-FLI1 Condensates and Finetunes Productive Chromatin Remodeling

该数据集来自NCBI GEO,标题为ARID1A IDR Targets EWS-FLI1 Condensates and Finetunes Productive Chromatin Remodeling,属于肿瘤/其他分类,包含1个文件(GSE263234_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱分析、平台GPL24676和物种9606。源站描述指出,研究通过TurboID分析发现ARID1A是cBAF复合物中与EWS-FLI1相分离液滴相互作用的潜在介导亚基,其内在无序区IDR1可发生同型相分离并融入EWS-FLI1液滴,同时调控cBAF的有效染色质重塑活性。该数据可用于探索尤文肉瘤中相分离与染。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):嵌合转录因子EWS-FLI1发生液-液相分离(LLPS)并结合新形态微卫星DNA区域,进而招募cBAF以激活尤文肉瘤中的致癌转录程序。为鉴定参与该相互作用的cBAF特定亚基,我们采用无偏TurboID分析,揭示ARID1A是潜在介导者。我们发现ARID1A的一个内在无序区,称为IDR1,发生同型相分离并融入EWS-FLI1液滴。这一发现表明IDR1直接参与将cBAF招募至相分离的EWS-FLI1。此外,我们揭示了IDR1在调控cBAF有效染色质重塑活性中的意外功能。ARID1A IDR1双重作用的新发现为开发相关肿瘤的有效治疗策略开辟了途径。

【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:GPL24676、9606。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=GSE263234

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 09 202,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

嵌合转录因子EWS-FLI1发生液-液相分离(LLPS),并结合新形态微卫星DNA区域,进而招募cBAF以激活尤文肉瘤中的致癌转录程序。为鉴定参与该相互作用的cBAF特定亚基,我们采用无偏TurboID分析,揭示ARID1A为潜在介导因子。我们发现ARID1A的一个内在无序区(称为IDR1)发生同型相分离并融入EWS-FLI1液滴。该发现提示IDR1直接参与将cBAF招募至相分离的EWS-FLI1。此外,我们意外发现IDR1在调控cBAF有效染色质重塑活性中的功能。ARID1A IDR1双重作用的新发现为开发相关肿瘤的有效治疗策略开辟了途径。

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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