人原代星形胶质细胞增强子CRISPRi筛选揭示阿尔茨海默病调控环路 [NanoString]

数据基于 CROP-seq 对正常人星形胶质细胞(NHA)中 979 个候选增强子扰动进行高通量平行筛选,鉴定出 145 个候选的靶基因,并整合 eRNA 转录、转录因子足迹和超级增强子注释

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基因组预测OtherGPL341639606
GSE255009: CRISPRi Screening of Enhancers in Human Primary Astrocytes Identifies Regulatory Circuitry Disrupted in Alzheimer’s Disease [NanoString]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

人原代星形胶质细胞增强子CRISPRi筛选揭示阿尔茨海默病调控环路 [NanoString]

CRISPRi Screening of Enhancers in Human Primary Astrocytes Identifies Regulatory Circuitry Disrupted in Alzheimer’s Disease [NanoString]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 CRISPRi Screening of Enhancers in Human Primary Astrocytes Identifies Regulatory Circuitry Disrupted in Alzheimer’s Disease [NanoString],属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。数据基于 CROP-seq 对正常人星形胶质细胞(NHA)中 979 个候选增强子扰动进行高通量平行筛选,鉴定出 145 个候选的靶基因,并整合 eRNA 转录、转录因子足迹和超级增强子注释。数据可用于研究星形胶质细胞的增强子-基因调控网络及其在阿尔茨海默病中的失调(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们使用 CROP-seq 对正常人星形胶质细胞(NHA,一种原代细胞系)中的 979 个候选增强子扰动进行了高通量、平行筛选。我们鉴定了其中 145 个候选的靶基因,这些候选富集于 eRNA 转录、转录因子足迹和超级增强子注释。大多数调控相互作用小于 50kb,约 50% 的情况下靶向最近基因,但通常未被 eQTL 或计算机预测捕获。这些数据阐明了一种研究不足但至关重要的大脑细胞类型的调控网络。

【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:Other、GPL34163、9606。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE255009

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 18 202,引用时请注意版本时效。

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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

我们采用CROP-seq技术在正常人星形胶质细胞(NHAs,一种原代细胞系)中对979个候选增强子扰动进行了高通量、平行筛选。我们确定了其中145个候选增强子的靶基因,这些基因在eRNA转录、转录因子足迹分析和超级增强子注释方面均呈现富集。大多数调控相互作用的距离小于50kb,在大约50%的情况下靶向最近的基因,但这些相互作用通常未能被eQTL或计算机预测所捕获。这些数据揭示了一种研究不足但至关重要的大脑细胞类型的调控网络。

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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