转录调控因子图谱揭示TOX3是小脑发育与肿瘤发生中Atoh1的共激活因子

该数据集来自NCBI GEO,包含一份覆盖小鼠脑、小脑、心脏、肾脏、肝脏、卵巢和睾丸在胎儿、新生儿及成年阶段的转录调控因子表达图谱,共分析1904个转录调控因子

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基因组分类GPL2127310090
GSE312658: A transcription regulator atlas identifies TOX3 as an Atoh1 co-activator in cerebellar development and tumorigenesis

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

转录调控因子图谱揭示TOX3是小脑发育与肿瘤发生中Atoh1的共激活因子

A transcription regulator atlas identifies TOX3 as an Atoh1 co-activator in cerebellar development and tumorigenesis

该数据集来自NCBI GEO,包含一份覆盖小鼠脑、小脑、心脏、肾脏、肝脏、卵巢和睾丸在胎儿、新生儿及成年阶段的转录调控因子表达图谱,共分析1904个转录调控因子。研究据此发现TOX3是小脑颗粒神经元前体中Atoh1的潜在共激活因子,Tox3缺失小鼠表现出严重共济失调和小脑发育不全。数据可用于研究小脑发育、颗粒神经元前体维持及髓母细胞瘤发生机制,文件为GSE312658_series_matrix.txt.gz(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):器官发育与功能由复杂的转录回路协调。在此,我们呈现了一份全面的图谱,对胎儿、新生儿和成年小鼠的脑、小脑、心脏、肾脏、肝脏、卵巢和睾丸中的1,904个转录调控因子进行了分析。利用该数据集,我们发现TOX High Mobility Group Box Family Member 3(TOX3)是小脑颗粒神经元前体中Atoh1的潜在共激活因子。Tox3缺陷小鼠表现出严重的共济失调和小脑发育不全,其驱动因素为颗粒神经元前体耗竭、Atoh1表达降低以及初级纤毛受损。单核RNA-seq分析揭示前体池维持受损。TOX3在髓母细胞瘤的部分亚群中也高表达,其缺失可减少小鼠模型中的小脑肿瘤形成并延长生存期。在机制上,诸如Atoh1等谱系定义因子如何

【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:GPL21273、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=GSE312658

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 14 202,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

器官发育与功能由复杂的转录回路所编排。在此,我们呈现了一个全面图谱,描绘了胎儿、新生儿及成年小鼠大脑、小脑、心脏、肾脏、肝脏、卵巢和睾丸中1,904个转录调控因子的概况。利用这一数据集,我们发现了TOX高迁移率族盒家族成员3(TOX3)作为小脑颗粒神经元前体细胞中Atoh1的潜在共激活因子。Tox3缺陷小鼠表现出严重共济失调和小脑发育不全,这是由颗粒神经元前体细胞耗竭、Atoh1表达减少以及原发性纤毛受损所驱动的。单核RNA测序分析揭示了前体细胞池维持的受损。TOX3在髓母细胞瘤的某些亚群中也高度表达,其缺失减少了小脑肿瘤的发生并延长了小鼠模型的生存期。从机制上讲,诸如Atoh1这类定义谱系的因子如何在内在转录激活活性较弱的情况下驱动强大的基因表达,目前尚不清楚。

我们发现Tox3与Atoh1物理结合,并共同占据共享的调控元件,将一个原本微弱的单拷贝Atoh1响应E-box转化为高度活跃的增强子,驱动转录激活高达120倍,包括在Atoh1自身下游的一个超保守E-box处。跨物种单细胞比较进一步表明,Tox3表达与脊椎动物进化过程中小脑扩张之间存在关联。总之,这项工作支持Tox3作为小脑发育、肿瘤发生和进化中关键的Atoh1共激活因子,同时提供了一个图谱和筛选策略,作为探索器官发生和组织生理学中新型转录调控因子的宝贵资源。

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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