过表达Tau蛋白的人神经祖细胞中Y染色体与21号染色体着丝粒DNA复制动态

该数据集来自NCBI GEO,包含过表达野生型与假性超磷酸化Tau蛋白的人神经祖细胞中Y染色体和21号染色体着丝粒区域DNA复制动态的分析数据

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基因组预测OtherGPL301739606
GSE286931: DNA Replication Dynamics within the Centromeres of Chromosome Y and Chromosome 21 in Human Neural Progenitor Cells Overexpressing Tau Proteins

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

过表达Tau蛋白的人神经祖细胞中Y染色体与21号染色体着丝粒DNA复制动态

DNA Replication Dynamics within the Centromeres of Chromosome Y and Chromosome 21 in Human Neural Progenitor Cells Overexpressing Tau Proteins

该数据集来自NCBI GEO,包含过表达野生型与假性超磷酸化Tau蛋白的人神经祖细胞中Y染色体和21号染色体着丝粒区域DNA复制动态的分析数据。数据以series matrix文件形式提供,涉及α卫星序列内复制起始事件的检测及Tau核内相互作用蛋白的质谱鉴定,可用于研究Tau蛋白如何影响染色质结构与基因表达,以及这些变化与阿尔茨海默病相关染色体非整倍体的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):衰老体细胞以特定的染色体非整倍体为特征。本工作研究Y染色体(ChrY)和21号染色体(Chr21)着丝粒内DNA复制的作用。这两条染色体的非整倍体与阿尔茨海默病(AD)病理相关。利用经工程化改造过表达野生型(wt)和假性超磷酸化(php)Tau蛋白的人神经祖细胞,我们开发了一种分析着丝粒区域复制动态的新方法。我们的发现揭示,过表达减少了对照条件下在α卫星序列内活跃的复制起始事件。对免疫沉淀的Tau进行质谱分析,鉴定出Tau的核内相互作用因子,尤其是其php形式,这些因子可能直接影响染色质结构和基因表达。本研究为分子机制提供了关键见解。

【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、GPL30173、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=GSE286931

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 12 202,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

衰老体细胞的特征是特定的染色体非整倍体。本研究探讨了Y染色体(ChrY)和21号染色体(Chr21)着丝粒内DNA复制的作用。这两条染色体的非整倍体与阿尔茨海默病(AD)病理相关。利用经工程化改造过表达野生型(wt)和伪超磷酸化型(php)Tau蛋白的人神经祖细胞,我们开发了一种分析着丝粒区域复制动态的新方法。我们的发现揭示,过表达减少了对照条件下在α卫星序列内活跃的复制起始事件。对免疫沉淀的Tau进行质谱分析,鉴定出Tau的核内相互作用因子,尤其是其php形式,这些因子可能直接影响染色质结构和基因表达。本研究为tau蛋白病中非整倍体的分子机制提供了关键见解。

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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