Epstein Barr病毒环状RNA组

研究利用RNase R测序,在代表潜伏类型I、II、III的细胞模型中鉴定潜伏期和裂解期的病毒circRNA,包括来自Cp启动子、EBNA BamHI U外显子、RPMS1位点及再激活相关LMP2、BHLF1基因的候选circRNA,共发现超过30个EBV circRNA候选

geo
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基因组GPL203019606
GSE116675: The Epstein Barr virus circleRNAome

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Epstein Barr病毒环状RNA组

The Epstein Barr virus circleRNAome

该数据集来自NCBI,聚焦Epstein Barr病毒(EBV)的环状RNA(circRNA)表达谱。研究利用RNase R测序,在代表潜伏类型I、II、III的细胞模型中鉴定潜伏期和裂解期的病毒circRNA,包括来自Cp启动子、EBNA BamHI U外显子、RPMS1位点及再激活相关LMP2、BHLF1基因的候选circRNA,共发现超过30个EBV circRNA候选。数据可用于EBV转录组复杂性研究及肿瘤相关非编码RNA分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 05 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们对Epstein Barr病毒(EBV)转录组复杂性的认识不断加深,这得益于EBV编码的microRNA、新的长非编码RNA以及数百个新的多聚腺苷酸化裂解转录本的发现。在此,我们通过鉴定一组潜伏期和裂解期病毒circRNA,报道了EBV转录组的又一层面。利用RNase R测序和代表潜伏类型I、II和III的细胞模型,我们鉴定出由潜伏期Cp启动子表达的circRNA,涉及从W1和W2外显子到C1外显子的反向剪接,来自EBNA BamHI U外显子,以及来自潜伏期长非编码RPMS1位点。我们还鉴定出再激活期间表达的circRNA,包括一个外显子8到2反向剪接的LMP2转录本和一个源自BHLF1基因的高表达circRNA。总之,我们鉴定出超过30个EBV circRNA候选,并验证了一个

【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:GPL20301、9606。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE116675

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 15 202,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

随着对EBV编码microRNA、新型长非编码RNA以及数百种新的多聚腺苷酸化裂解期转录本的发现,我们对Epstein Barr病毒(EBV)转录组复杂性程度的认识不断加深。在此,我们通过鉴定一组潜伏期和裂解期病毒环状RNA(circRNA),报道了EBV转录组的又一层面。利用RNase R测序技术并结合代表潜伏期I、II和III型的细胞模型,我们鉴定出由潜伏期Cp启动子表达的circRNA,其涉及从W1和W2外显子到C1外显子的反向剪接,以及来自EBNA BamHI U外显子和潜伏期长非编码RPMS1位点的circRNA。我们还鉴定出在病毒再激活期间表达的circRNA,包括一个外显子8至2反向剪接的LMP2转录本和一个源自BHLF1基因的高表达circRNA。总之,我们鉴定出超过30个EBV circRNA候选分子,并验证和确定了若干重要病毒circRNA的结构特征、表达谱及核质分布。此外,我们证明有两种RPMS1 circRNA在胃癌标本中表达。

本研究扩展了已知的EBV潜伏期及裂解期转录组谱系,将病毒环状RNA纳入其中,并为探究这一新型EBV转录本类别在EBV生物学及疾病中的功能提供了重要基础。

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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