小鼠SINE B2非编码RNA中腺苷至肌苷RNA编辑差异响应淀粉样蛋白β神经毒性
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE316378_series_matrix.txt.gz),聚焦小鼠中SINE B2非编码RNA的腺苷至肌苷(A-to-I)RNA编辑差异,作为对淀粉样蛋白β神经毒性的表观转录组响应

基本信息
资源简介
小鼠SINE B2非编码RNA中腺苷至肌苷RNA编辑差异响应淀粉样蛋白β神经毒性
Differential adenosine to inosine RNA editing of SINE B2 non-coding RNAs in mouse unveils a novel type of epi-transcriptome response to amyloid beta neuro-toxicity
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE316378_series_matrix.txt.gz),聚焦小鼠中SINE B2非编码RNA的腺苷至肌苷(A-to-I)RNA编辑差异,作为对淀粉样蛋白β神经毒性的表观转录组响应。数据基于高通量测序表达谱(GPL13112,小鼠10090),可用于研究阿尔茨海默病早期分子机制、重复序列RNA编辑位点定量及非编码RNA调控(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 13 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)的特征是对淀粉样蛋白β神经毒性的早期分子响应,但这些响应仍不明确。腺苷至肌苷(A-to-I)转换的RNA编辑是一种主要的表观转录组机制,但其在神经退行过程中对非编码RNA调控的贡献在很大程度上未知。短散在核元件(SINE)衍生的RNA,包括小鼠B2 RNA,是A-to-I编辑的主要底物,并且最近已被证明通过核酶介导的加工调控基因表达。在此,我们介绍并验证了一个重复序列感知的生物信息学框架,该框架能够对高度重复的SINE RNA内的A-to-I编辑进行位置特异性定量——这一分析使用标准的基于基因组的流程一直具有挑战性。应用该方法,我们发现了B2 RNA中离散的编辑热点,其修饰具有选择性
【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:GPL13112、10090。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=GSE316378
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 13 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
阿尔茨海默病(AD)的特征是对淀粉样蛋白β神经毒性的早期分子反应,而这些反应目前仍界定不清。腺苷至肌苷(A-to-I)转换的RNA编辑是一种主要的表观转录组机制,但其在神经退行性变过程中对非编码RNA调控的贡献在很大程度上仍属未知。短散在核元件(SINE)来源的RNA,包括小鼠B2 RNA,是A-to-I编辑的主要底物,且近期已被证明可通过核酶介导的加工过程调控基因表达。在此,我们引入并验证了一个重复序列感知的生物信息学框架,该框架能够对高度重复的SINE RNA内的A-to-I编辑进行位置特异性定量——这一分析在使用标准的基于基因组的流程时一直颇具挑战。应用该方法,我们发现了B2 RNA中离散的编辑热点,其修饰在淀粉样蛋白β病理的最早期阶段选择性增加。在暴露于急性淀粉样蛋白β毒性的海马神经元中,持续观察到B2 RNA编辑水平升高。
ADAR活性的功能性扰动改变了B2 RNA编辑水平和B2 RNA调控的应激反应基因的表达,从而将RNA编辑与SINE介导的转录控制直接联系起来。使用Nanopore直接RNA测序进行的独立验证支持在短读长Illumina测序所鉴定的相同B2 RNA区域存在增加的RNA修饰信号。总之,我们的发现确立了一种此前未被认识的、由SINE RNA位点特异性A-to-I编辑介导的针对淀粉样蛋白β神经毒性的表观转录组反应。这项工作为研究重复元件来源RNA中的RNA编辑定义了一种新的分析范式,并揭示了一条连接淀粉样蛋白β毒性、ADAR活性、SINE RNA编辑和应激反应基因表达的调控轴,对阿尔茨海默病及相关神经退行性疾病的保守机制具有重要意义。
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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