CTCF/cohesin组织染色质-核散斑关联基态的RNA-Seq数据
数据可用于研究CTCF和cohesin在染色质与核散斑基态关联中的作用,以及这种核组织层面对刺激依赖性基因诱导的调控影响(来源 NCBI)
![GSE248102: CTCF/cohesin organize the ground state of chromatin-nuclear speckle association [RNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/171426.jpg)
基本信息
资源简介
CTCF/cohesin组织染色质-核散斑关联基态的RNA-Seq数据
CTCF/cohesin organize the ground state of chromatin-nuclear speckle association [RNA-Seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为CTCF/cohesin organize the ground state of chromatin-nuclear speckle association [RNA-Seq],包含1个文件(GSE248102_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL18573。数据可用于研究CTCF和cohesin在染色质与核散斑基态关联中的作用,以及这种核组织层面对刺激依赖性基因诱导的调控影响(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 17 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞核内的染色质间空间包含多种无膜核体。近期研究结果表明,核散斑作为一种独特的核体,在基态下与某些染色质区域发生相互作用。关键问题是这种染色质-核散斑关联的基态是如何建立的,以及这一层核组织具有怎样的基因调控作用。我们在此报告,染色质结构因子CTCF和cohesin是DNA与核散斑之间完全基态关联所必需的。通过CTCF耗竭或cohesin耗竭破坏基态DNA-散斑接触,对散斑相关基因的基础水平表达影响轻微,然而我们展示了其对散斑相关基因的刺激依赖性诱导具有强烈的负面影响。我们在c中鉴定了一个推定的散斑靶向基序(STM)。
【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。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE248102
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 26 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
细胞核内的染色质间空间含有多种无膜核体。近期研究结果表明,核斑作为一种独特的核体,在基态下与某些染色质区域发生相互作用。关键问题在于这种染色质-核斑关联的基态是如何建立的,以及这一层核组织具有怎样的基因调控作用。我们在此报道,染色质结构因子CTCF和黏连蛋白是DNA与核斑之间实现完全基态关联所必需的。通过耗竭CTCF或耗竭黏连蛋白来破坏基态DNA-核斑接触,对核斑相关基因的基础水平表达影响较小,然而我们展示了其对核斑相关基因刺激依赖性诱导的强烈负面影响。我们在黏连蛋白亚基RAD21中鉴定出一个推定的核斑靶向基序(STM),并证明该STM是染色质-核斑关联所必需的。
与CTCF或RAD21的缺失相反,黏连蛋白释放因子WAPL的耗竭使黏连蛋白在染色质和DNA-斑点接触处稳定化,从而增强了斑点相关基因的诱导性。此外,我们在来源于Cornelia de Lange综合征(CdLS)患者的细胞中观察到染色质-核斑点关联的破坏;CdLS是一种涉及黏连蛋白通路缺陷的先天性神经发育诊断。因此,这揭示了核斑点作为治疗探索途径的可能性。总之,我们的发现揭示了一种建立染色质-斑点关联基础组织状态的机制,可促进基因诱导性,并与人类疾病相关。
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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