靶向基因矫正挽救Cockayne综合征衍生干细胞早衰缺陷

该数据集来自NCBI GEO,包含Cockayne综合征(CS)患者成纤维细胞来源的无整合iPSCs,以及利用CRISPR/Cas9系统进行同源基因矫正后的isogenic GC-iPSCs

geo
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基因组分类GPL207959606
GSE124208: Rescue of premature aging defects in Cockayne Syndrome Derived Stem Cells by Targeted Gene Correction

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

靶向基因矫正挽救Cockayne综合征衍生干细胞早衰缺陷

Rescue of premature aging defects in Cockayne Syndrome Derived Stem Cells by Targeted Gene Correction

该数据集来自NCBI GEO,包含Cockayne综合征(CS)患者成纤维细胞来源的无整合iPSCs,以及利用CRISPR/Cas9系统进行同源基因矫正后的isogenic GC-iPSCs。研究进一步将这些细胞分化为间充质干细胞和神经干细胞,并在紫外线和复制压力下进行转录组测序,以解析CS与矫正后细胞及其成体干/祖细胞衍生物的转录组图谱。数据可用于研究CS的发病机制、DNA损伤应激反应以及基因矫正对早衰表型的挽救作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 20 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Cockayne综合征(CS)是一种罕见的常染色体隐性遗传病,临床特征包括对阳光敏感、进行性神经异常和早衰表现。然而,由于现有疾病模型的局限,CS的发病机制仍不清楚。在此,我们从携带CSB/ERCC6突变的CS患者成纤维细胞中生成无整合诱导多能干细胞(iPSCs),并进一步利用CRISPR/Cas9系统衍生出同源基因矫正(GC)-iPSCs。CS细胞表型在CS间充质干细胞(MSCs)和神经干细胞(NSCs)中得以重现,两者均表现出对DNA损伤应激的易感性受损。接下来,我们绘制了CS和GC-iPSCs及其成体干/祖细胞衍生物在紫外线(UV)和复制压力下的转录组图谱,表明缺陷

【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:GPL20795、9606。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE124208

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 27 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

科凯恩综合征(CS)是一种罕见的常染色体隐性遗传病,以多种临床特征为特点,包括对阳光敏感、进行性神经系统异常以及早衰表现。然而,由于现有疾病模型的局限性,CS的发病机制仍不清楚。在此,我们从携带CSB/ERCC6突变的CS患者成纤维细胞中制备了无整合诱导多能干细胞(iPSCs),并进一步利用CRISPR/Cas9系统衍生出同源基因校正(GC)-iPSCs。CS的细胞表型在CS间充质干细胞(MSCs)和神经干细胞(NSCs)中得以重现,两者均表现出对DNA损伤应激的易感性增加。随后,我们绘制了CS-iPSCs和GC-iPSCs及其成体干/祖细胞衍生物在紫外线和复制应激下的转录组图谱,表明在应对急性和慢性应激时DNA修复缺陷促进了CS疾病病理。通过RNA测序分析,我们还鉴定了一组治疗CS的潜在靶点。

此外,我们生成的临床GC-MSCs在体外和体内均展现出更安全且更优越的干细胞活性,这可能为未来CS疾病的干细胞替代疗法提供更好的细胞材料。我们的模型有助于发现新的疾病特征和分子机制,并为开发治疗CS的新型治疗策略奠定基础。

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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