MAPT位点启动子诱变与大规模并行报告基因筛选数据集
该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对MAPT位点约3 Mb区域的启动子诱变与大规模并行报告基因(MPRA)筛选研究,在KOLF2.1J h-NGN2神经元和HEK293FT细胞中采用两种MPRA策略,鉴定出先前未注释的顺式调控元件,并通过CRISPRi在混合神经元培养中确认了MAPT及KANS
![GSE325256: Promoter mutagenesis and a massively parallel reporter screen of the MAPT locus identifies cis-regulatory elements and genetic variation effects [Variation and Saturation Mutagenesis MPRA]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146821.jpg)
基本信息
资源简介
MAPT位点启动子诱变与大规模并行报告基因筛选数据集
Promoter mutagenesis and a massively parallel reporter screen of the MAPT locus identifies cis-regulatory elements and genetic variation effects [Variation and Saturation Mutagenesis MPRA]
该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对MAPT位点约3 Mb区域的启动子诱变与大规模并行报告基因(MPRA)筛选研究,在KOLF2.1J h-NGN2神经元和HEK293FT细胞中采用两种MPRA策略,鉴定出先前未注释的顺式调控元件,并通过CRISPRi在混合神经元培养中确认了MAPT及KANSL1的新调控元件。数据可用于研究MAPT基因调控机制及遗传变异对调控元件的影响,服务于tauopathies和阿尔茨海默病相关研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 18 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Tau神经原纤维缠结是包括额颞叶痴呆和阿尔茨海默病在内的多种被称为tauopathies的神经退行性疾病的标志。正在进行的tauopathies临床试验寻求通过免疫治疗、反义寡核苷酸和siRNA降低大脑中的Tau。MAPT编码Tau,因此了解MAPT基因如何被调控以及其调控元件上遗传变异的影响可能对tauopathies具有高度相关性。我们在KOLF2.1J h-NGN2神经元和HEK293FT细胞中使用2种不同的大规模并行报告基因 assay(MPRA)策略筛选了包括MAPT位点在内的约3 Mb区域,鉴定出先前未注释的顺式调控元件(CREs)。在混合神经元培养中使用CRISPR干扰(CRISPRi),我们鉴定了一个新的MAPT CRE,以及附近另一个感兴趣基因KANSL1的2个CRE。已知遗传变异
【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:Other、GPL34284、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=GSE325256
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 10 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
Tau神经纤维缠结是包括额颞叶痴呆和阿尔茨海默病在内的多种被称为tau蛋白病的神经退行性疾病的标志性特征。针对tau蛋白病的正在进行的临床试验寻求通过免疫疗法、反义寡核苷酸和siRNA来减少大脑中的Tau。MAPT编码Tau,因此了解MAPT基因如何被调控以及其调控元件处遗传变异的影响,很可能对tau蛋白病具有高度相关性。我们在KOLF2.1J h-NGN2神经元和HEK293FT细胞中,使用2种不同的大规模并行报告基因检测(MPRA)策略,筛选了包含MAPT位点在内的约3 Mb区域,识别出先前未注释的顺式调控元件(CREs)。在混合神经元培养物中使用CRISPR干扰(CRISPRi),我们识别出一个新的MAPT CRE,以及附近另一个感兴趣基因KANSL1的2个CRE。来自阿尔茨海默病测序计划的已知遗传变异在MAPT基因附近顶级CREs的单独MPRA中进行了测试,识别出具有改变调控效应的变异,包括那些位于先前识别的MAPT CREs处的变异。
通过对包含MAPT启动子的2000 bp区域进行饱和突变筛选,我们评估了该区域内每个可能的单核苷酸变异的调控效应。我们在该区域发现了若干神经元特异性的调控变异效应,包括在MPRA活性高且遗传保守的区域中转录因子EGR2、ZBTB14和TCLF5的高置信度结合位点。
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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