GSE29985:ChIP-on-Chip鉴定ARX靶基因——一个与智力障碍和癫痫相关的转录因子

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE29985,利用ChIP-on-Chip技术鉴定转录因子ARX的靶基因。ARX与X连锁智力障碍、癫痫及神经元迁移缺陷相关,在小鼠端脑GABA能神经元中表达

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基因组GPL412810090
GSE29985: Identification by ChIP-on-Chip of ARX target genes, a transcription factor implicated in mental retardation and epilepsy

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

GSE29985:ChIP-on-Chip鉴定ARX靶基因——一个与智力障碍和癫痫相关的转录因子

Identification by ChIP-on-Chip of ARX target genes, a transcription factor implicated in mental retardation and epilepsy

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE29985,利用ChIP-on-Chip技术鉴定转录因子ARX的靶基因。ARX与X连锁智力障碍、癫痫及神经元迁移缺陷相关,在小鼠端脑GABA能神经元中表达。数据包含1个文件(GSE29985_series_matrix.txt.gz),基于基因组覆盖度芯片平台GPL4128和小鼠物种(10090),可用于研究ARX作为转录因子的靶基因及脑发育中的调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 15 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):X连锁智力障碍的遗传学研究已将ARX(Aristaless相关同源盒)基因牵涉进一系列广泛的疾病,从以严重神经元迁移缺陷(如无脑回畸形)为特征的表型,到无明确脑异常但伴有肌张力障碍和癫痫的轻度或中度智力障碍。对小鼠中Arx时空定位谱的分析显示,其在端脑结构中表达,主要限于发育各阶段的GABA能神经元群体。此外,对人类和动物模型中ARX功能丧失效应的研究揭示了多种缺陷,提示该基因在脑发育中具有多重作用。然而,迄今为止,关于ARX如何作为转录因子发挥作用及其靶标的性质知之甚少。为了更好地理解

【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:GPL4128、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=GSE29985

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 06 201,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

对X连锁智力障碍的遗传学研究已将ARX(Aristaless相关同源盒)基因牵涉进一个广泛的疾病谱,涵盖从以严重神经元迁移缺陷(如无脑回畸形)为特征的表型,到无显著脑部异常但伴有肌张力障碍和癫痫相关特征的轻度或中度智力障碍。对小鼠中Arx时空定位谱的分析显示,其表达见于端脑结构,主要局限于各发育阶段的GABA能神经元群体。此外,对人类和动物模型中ARX功能丧失效应的研究揭示了多种缺陷,提示该基因在脑发育过程中具有多重作用。然而,迄今为止,关于ARX如何作为转录因子发挥作用及其靶标的性质所知甚少。为更好地理解其作用,我们将染色质免疫沉淀与mRNA表达结合微阵列分析,在转染的神经母细胞瘤(N2a)细胞和小鼠胚胎脑中鉴定出共计1006个由Arx结合的基因启动子。

其中一些启动子富集了与先前鉴定为Arx结合基序高度相似的序列,约24%的Arx结合基因在Arx过表达或敲低后表现出表达变化。我们鉴定的若干Arx靶基因已知对脑发育中的多种功能至关重要,包括轴突导向和突触可塑性,其中一些基因提示了Arx的新功能。总体而言,这些结果鉴定了多个新的Arx候选靶标,应有助于更好地理解与ARX突变相关的智力障碍和癫痫的病理生理机制。

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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