SWI/SNF重塑复合物通过拮抗CTCF和Cohesin调控3D染色质结构

该数据集来自NCBI GEO,标题为SWI/SNF重塑复合物通过拮抗CTCF和Cohesin调控3D染色质结构,属于肿瘤/其他分类

geo
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基因组GPL242477227
GSE294051: SWI/SNF Remodeling Complexes Regulate 3D Chromatin Architecture by Antagonizing CTCF and Cohesin

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

SWI/SNF重塑复合物通过拮抗CTCF和Cohesin调控3D染色质结构

SWI/SNF Remodeling Complexes Regulate 3D Chromatin Architecture by Antagonizing CTCF and Cohesin

该数据集来自NCBI GEO,标题为SWI/SNF重塑复合物通过拮抗CTCF和Cohesin调控3D染色质结构,属于肿瘤/其他分类。研究针对BAF(哺乳动物SWI/SNF)染色质重塑复合物在核小体定位和转录因子结合中的作用,在多种癌症来源和非癌症细胞系中抑制全部BAF复合物后分析染色质可及性,涵盖淋巴、髓系、神经元、上皮、胚胎等谱系。数据包含1个文件,可用于研究BAF复合物跨组织染色质调控机制及其与癌症和遗传疾病中功能缺失突变的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BAF(哺乳动物SWI/SNF)染色质重塑复合物在核小体定位和转录因子结合中发挥基础性作用。尽管三种BAF复合物(cBAF、PBAF和ncBAF)在染色质重塑中的作用已得到充分证实,但尚未发现一种共同机制能够解释BAF复合物功能缺失突变在不同组织类型的癌症和遗传疾病中广泛发生。鉴于BAF复合物调控普遍存在和組織特异性转录因子的可及性,我们着手确定是否存在一种跨组织的BAF重塑的统一染色质调控机制。为了研究这一点,我们在涵盖淋巴、髓系、神经元、上皮、胚胎和其他谱系的一组癌症来源和非癌症细胞系中抑制所有BAF复合物后,对染色质可及性进行了分析。我们

【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:GPL24247、7227。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=GSE294051

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 20 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

BAF(哺乳动物SWI/SNF)染色质重塑复合物在核小体定位和转录因子结合中发挥基础性作用。尽管三种BAF复合物(cBAF、PBAF和ncBAF)在染色质重塑中的作用已得到充分证实,但尚未发现一种共同机制能够解释BAF复合物功能缺失突变在多种组织类型的癌症和遗传疾病中广泛发生。鉴于BAF复合物调控广泛存在及组织特异性转录因子的可及性,我们着手确定是否存在一种跨组织的BAF重塑的统一染色质调控机制。为探究这一问题,我们在抑制所有BAF复合物后,对一组涵盖淋巴、髓系、神经元、上皮、胚胎及其他谱系的癌症来源和非癌细胞系进行了染色质可及性分析。我们发现,各组织之间唯一的共同点是CTCF位点处染色质可及性的显著增加,这一现象在大多数组织类型中均可观察到。该效应在淋巴和髓系组织中最为显著,而这些组织也表现出最高的CTCF基线水平。

这些组织中的染色质免疫沉淀显示CTCF和黏连蛋白(SMC3)结合增加,揭示了cBAF与CTCF-黏连蛋白复合物在染色质上一种此前未知的拮抗性结合关系。cBAF特异性亚基ARID1A的基因缺失重现了泛BAF复合物抑制后观察到的染色质可及性变化,表明cBAF缺失是CTCF可及性增加的主要驱动因素。为确定所观察到的CTCF增加的功能后果,我们研究了其对拓扑关联域(TADs)的影响。高分辨率染色质捕获(Micro-C)显示现有TAD边界增强,域内相互作用增加,并将较大的域分裂为更小、更绝缘的结构,展示了BAF缺失如何重塑

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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