GSE71378:游离DNA包含全基因组核小体足迹并指示其组织来源

该数据集来自NCBI GEO(GSE71378),对血浆游离DNA(cfDNA)片段进行高通量测序,生成体内全基因组核小体占据图谱,并分析核小体保护位点的位置与间距同核结构、基因结构和基因表达的关系

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基因组GPL111549606
GSE71378: Cell-free DNA comprises an in vivo, genome-wide nucleosome footprint that informs its tissue(s)-of-origin

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

GSE71378:游离DNA包含全基因组核小体足迹并指示其组织来源

Cell-free DNA comprises an in vivo, genome-wide nucleosome footprint that informs its tissue(s)-of-origin

该数据集来自NCBI GEO(GSE71378),对血浆游离DNA(cfDNA)片段进行高通量测序,生成体内全基因组核小体占据图谱,并分析核小体保护位点的位置与间距同核结构、基因结构和基因表达的关系。数据还可用于研究短cfDNA片段对CTCF等DNA结合转录因子体内占据的足迹,为利用cfDNA序列组成无创监测肿瘤、妊娠和器官移植提供基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 27 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):核小体是真核染色质包装的基本单位,其定位在不同细胞类型间可存在显著差异。本研究对145亿条血浆游离DNA(cfDNA)片段进行测序(700倍覆盖度),以生成体内核小体占据的全基因组图谱。我们鉴定出1300万个核小体保护局部极大值,覆盖人类基因组2.53吉碱基(Gb),其位置和间距与核结构、基因结构和基因表达相关。我们进一步表明,短cfDNA片段——标准方案回收效果差——可直接足迹化DNA结合转录因子(如CTCF)的体内占据。cfDNA的序列组成此前已被用于无创监测癌症、妊娠和器官移植,但该范式的一个关键局限在于其依赖基因型差异

【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:GPL11154、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=GSE71378

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE71378

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

核小体是真核染色质包装的基本单位,其定位在不同细胞类型间可存在显著差异。本研究对145亿个血浆游离DNA(cfDNA)片段进行测序(覆盖度700倍),以绘制体内核小体占据的全基因组图谱。我们鉴定出1300万个核小体保护的局部极大值,覆盖人类基因组2.53吉碱基(Gb),其位置和间距与核结构、基因结构及基因表达相关。我们进一步表明,短cfDNA片段——标准方案回收率低——可直接印迹DNA结合转录因子(如CTCF)的体内占据情况。cfDNA的序列组成此前已被用于无创监测癌症、妊娠和器官移植,但该范式的一个关键局限在于其依赖基因型差异来区分贡献组织。

我们发现,健康个体cfDNA中推断出的基因体及顺式调控元件的核小体间距,与淋巴系和髓系细胞的转录及表观遗传特征相关性最强,这与造血细胞死亡作为cfDNA正常来源的观点一致。基于此观察,我们进一步展示了如何利用体内核小体足迹推断在癌症等病理状态下对循环cfDNA有贡献的细胞类型。由于该策略不依赖基因型差异,因此有望实现比目前更广泛的临床状况的无创cfDNA监测。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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