TAF1/DYT3中疾病特异性序列改变DSC3影响囊泡运输与多巴胺代谢相关基因
该数据集来自NCBI GEO(GSE41157),围绕X染色体连锁的肌张力障碍帕金森综合征(XDP)相关TAF1/DYT3多转录本系统中的疾病特异性序列改变DSC3展开

基本信息
资源简介
TAF1/DYT3中疾病特异性序列改变DSC3影响囊泡运输与多巴胺代谢相关基因
Disease-specific sequence change DSC3 in TAF1/DYT3 affects genes in vesicular transport and dopamine metabolism
该数据集来自NCBI GEO(GSE41157),围绕X染色体连锁的肌张力障碍帕金森综合征(XDP)相关TAF1/DYT3多转录本系统中的疾病特异性序列改变DSC3展开。研究将包含外显子d2-d4与d3-d4(野生型及DSC3型)的四种表达构建体转染神经母细胞瘤细胞,利用表达谱芯片比较整体基因表达变化,发现d2-d4/wt与d2-d4/DSC3细胞间有362个基因存在差异。数据可用于分析DSC3对囊泡运输和多巴胺代谢相关基因表达的影响,以及XDP致病机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 26 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):X染色体连锁的肌张力障碍帕金森综合征(XDP)与TAF1/DYT3多转录本系统内的序列改变相关。大多数序列改变位于内含子,但其中一个,DSC3,位于外显子(d4)内。转录的外显子d4作为多个剪接变体的一部分出现。这些变体包括剪接到TAF1外显子上的外显子d3和d4,以及由外显子d2-d4组成的独立转录本。DSC3位于外显子(d4)内以及该外显子在多个剪接变体中的使用,提示DSC3在XDP发病机制中具有重要作用。为验证这一假设,我们用四种表达构建体转染神经母细胞瘤细胞,包括外显子d2-d4(d2-d4/野生型(wt)和d2-d4/DSC3)以及d3-d4(d3-d4/wt和d3-d4/DSC3)。表达谱分析显示DSC3对整体基因表达有显著影响。含有d2-d4/wt与d2-d4/DSC3的细胞之间有362个基因存在差异
【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:Expression profiling by array、GPL6947、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=GSE41157
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 16 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
X染色体连锁的肌张力障碍-帕金森综合征(XDP)与TAF1/DYT3多转录本系统内的序列改变相关。虽然大多数序列改变位于内含子中,但其中一个改变DSC3位于外显子(d4)内。转录的外显子d4作为多个剪接变体的一部分出现。这些变体包括剪接至TAF1外显子的外显子d3和d4,以及由外显子d2-d4组成的独立转录本。DSC3位于外显子(d4)内以及该外显子在多个剪接变体中的利用,提示DSC3在XDP发病机制中具有重要作用。为验证这一假说,我们用四种表达构建体转染神经母细胞瘤细胞,包括外显子d2-d4(d2-d4/野生型(wt)和d2-d4/DSC3)以及d3-d4(d3-d4/wt和d3-d4/DSC3)。表达谱分析显示DSC3对整体基因表达具有显著影响。含有d2-d4/wt与d2-d4/DSC3的细胞之间有362个基因存在差异。注释聚类显示,与多巴胺代谢、囊泡运输、突触功能、Ca++代谢和氧化应激相关的基因高度富集。在d3-d4/wt与d3-d4/DSC3之间有211个基因差异表达。
注释聚类突出了信号转导和细胞间相互作用中的基因。数据显示,生理上存在的转录本d2-d4在正常脑功能中发挥重要作用。DSC3对此作用的干扰可能是XDP的一种病理机制。多巴胺功能和Ca++代谢的紊乱可以解释异常运动;对活性氧物种保护作用的丧失可能解释XDP中的神经退行性改变。尽管d3-d4也影响可能与神经退行性过程相关的基因,但它们作为TAF1剪接变体的生理作用尚待进一步探索。
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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