Nrf2结合位点全局图谱：通过ChIP-Seq分析和网络分析鉴定细胞存活反应中的新靶点

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE87357

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

Nrf2（核因子E2 p45相关因子2）转录因子通过规避Keap1的抑制、转位至细胞核并激活细胞保护基因，来响应多种氧化性和亲电性环境应激。在小鼠模型中，Nrf2反应能够提供针对化学致癌、慢性炎症、神经退行性变、肺气肿、哮喘和脓毒症的保护。Nrf2调控大量基因的表达，这些基因负责解毒氧化剂和亲电物质，并通过蛋白酶体加工等方式修复或清除受损的大分子。然而，Nrf2的许多直接靶标仍未明确。在此，利用具有Nrf2组成性核积累（Keap1−/−）或缺失（Nrf2−/−）的小鼠胚胎成纤维细胞（MEF），进行了染色质免疫沉淀并行测序（ChIP-Seq）及全局转录谱分析。这一独特的Nrf2 ChIP-Seq数据集高度富集Nrf2结合基序。通过整合ChIP-Seq和微阵列分析，我们鉴定出645个基础性和654个诱导性的Nrf2直接靶标，其中244个基因位于交集部分。

应激反应和细胞增殖中的调控通路区分了诱导型和基础型程序。结果在香烟烟雾暴露小鼠的体内应激模型中得到证实。本研究揭示了Nrf2应激反应的全局回路，强调Nrf2作为细胞存活反应的中心节点。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。