GSE266505:转录与Cohesin指导基因组定位及结构域边界可塑性

该数据集来自NCBI GEO,标题为转录与Cohesin指导基因组定位及结构域边界可塑性,属于神经系统疾病/共济失调分类

geo
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基因组分类GPL185739606
GSE266505: Transcription and Cohesin Direct Genome Positioning and Domain Boundary Plasticity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE266505:转录与Cohesin指导基因组定位及结构域边界可塑性

Transcription and Cohesin Direct Genome Positioning and Domain Boundary Plasticity

该数据集来自NCBI GEO,标题为转录与Cohesin指导基因组定位及结构域边界可塑性,属于神经系统疾病/共济失调分类。数据包含1个文件(GSE266505_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及基因组结合/占据谱高通量测序、GPL18573平台和9606物种。源站描述指出转录与cohesin活性协同决定核纤层关联域(LAD)边界可塑性及边界近端基因空间定位,转录介导LAD边界保真度,转录抑制导致的重新定位依赖cohesin环挤压活性,并与Friedreich共济失调中FXN基因的致病性转录沉默相关。该数据可用于研究三维基因组组织机制及共济失调相关基因定位(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基因组空间定位与细胞身份已被关联,但三维基因组组织的机制原理仍不清楚。因此,我们对受损的基因组定位如何导致疾病的理解有限。在此,我们证明基因转录与cohesin活性之间的合作关系指导核纤层关联域(LAD)边界可塑性和边界近端基因的空间定位。转录介导LAD边界保真度,转录缺失将LAD边界基因重新定位到核纤层。转录抑制介导的重新定位依赖于cohesin的环挤压活性,且不能与异染色质修饰因子或压缩状态相关联。此外,Friedreich共济失调中LAD边界基因FXN的致病性转录沉默与不适当的周边

【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:GPL18573、9606。本站分类:神经系统疾病/共济失调。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266505

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 25 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266505

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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

基因组的空间定位与细胞身份之间已被证实存在相关性,但三维基因组组织的机制原理仍不清楚。因此,我们对基因组定位受损如何导致疾病的理解仍然有限。在此,我们证明基因转录与cohesin活性之间的协同关系指导核纤层相关结构域(LAD)边界的可塑性以及边界近端基因的空间定位。转录介导LAD边界的保真性,转录的丧失会将LAD边界基因重新定位至核纤层。转录抑制介导的重新定位依赖于cohesin的环挤出活性,且无法与异染色质修饰因子或压缩状态相关联。此外,Friedreich共济失调中LAD边界基因FXN的致病性转录沉默与FXN的异常外周定位相关。引人注目的是,cohesin活性的丧失足以将突变型FXN从核外周重新定位,并部分恢复FXN转录。

综上所述,我们揭示了不同基因组组织过程的分子调控因子如何协同编排LAD边界的可塑性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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