二价启动子易获得并保留DNA甲基化导致矛盾基因激活 [CUT&RUN]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE279920,采用CUT&RUN技术进行基因组结合/占据谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL34295

geo
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基因组分类GPL342959606
GSE279920: Bivalent promoters are predisposed to gain and retain DNA methylation, leading to paradoxical gene activation [CUT&RUN]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

二价启动子易获得并保留DNA甲基化导致矛盾基因激活 [CUT&RUN]

Bivalent promoters are predisposed to gain and retain DNA methylation, leading to paradoxical gene activation [CUT&RUN]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE279920,采用CUT&RUN技术进行基因组结合/占据谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL34295。研究围绕二价启动子易获得并保留DNA甲基化、进而导致矛盾基因激活这一假说展开,涉及CRISPR/dCas9 hit-and-run表观基因组编辑及数千个CpG位点甲基化保留分析。数据可用于探究启动子DNA甲基化与基因表达正相关的机制,以及二价基因在肿瘤中的表观遗传调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):DNA甲基化是一种关键的表观遗传标记,通常与基因沉默相关。然而,近期大规模数据集显示,在不同癌症类型中,启动子DNA甲基化与基因表达之间的正相关 surprisingly 普遍。特别是,数千个基因在癌症中表现出显著的高甲基化和上调,其中大多数基因在正常组织中最初由二价染色质标记。我们假设启动子DNA甲基化可能有助于这些二价基因的上调。为了验证这一假设,我们使用了CRISPR/dCas9 hit-and-run表观基因组编辑,并分析了数千个保留异位甲基化24天的CpG。保留的启动子CpG甲基化转化为对基因表达的长期影响。虽然在非二价启动子中启动子甲基化的主要作用是g

【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:GPL34295、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=GSE279920

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,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

DNA甲基化是一种关键的表观遗传标记,通常与基因沉默相关。然而,近期大规模数据集显示,在不同癌症类型中,启动子DNA甲基化与基因表达之间的正相关性出乎意料地普遍。特别是,数千个基因在癌症中表现出显著的高甲基化和上调,其中大多数基因在正常组织中由原本的二价染色质标记。我们假设启动子DNA甲基化可能有助于这些二价基因的上调。为了验证这一假设,我们使用了CRISPR/dCas9 hit-and-run表观基因组编辑技术,并分析了数千个保留异位甲基化达24天的CpG位点。保留的启动子CpG甲基化对基因表达产生了持久的影响。虽然在非二价启动子中,启动子甲基化的主要效应是基因抑制,但我们发现,在二价启动子中,这通常导致基因激活。我们的CUT&RUN实验数据和癌症患者数据与DNA甲基化增加通过PRC2的5mC敏感组分阻断H3K27me3的维持,从而导致基因上调的机制一致。

总之,我们展示了一种新的机制,说明DNA甲基化如何促进二价基因的激活,这对癌症和发育具有广泛的意义。

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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