CHD4调控发育内耳螺旋神经节神经元轴突导向的染色质结合谱

数据聚焦染色质重塑蛋白CHD4在发育内耳螺旋神经节神经元(SGNs)中的功能,利用条件敲除模型和永生多能耳祖细胞来源神经元鉴定候选靶基因

geo
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基因组预测GPL2149310090
GSE250033: Chromatin Chromatin remodeling protein CHD4 regulates axon guidance of spiral ganglion neurons in developing inner ear

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

CHD4调控发育内耳螺旋神经节神经元轴突导向的染色质结合谱

Chromatin Chromatin remodeling protein CHD4 regulates axon guidance of spiral ganglion neurons in developing inner ear

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE250033_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的基因组结合/占据谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL21493。数据聚焦染色质重塑蛋白CHD4在发育内耳螺旋神经节神经元(SGNs)中的功能,利用条件敲除模型和永生多能耳祖细胞来源神经元鉴定候选靶基因。可用于研究CHD4调控SGNs轴突导向的分子机制及Sifrim-Hitz-Weiss综合征相关听力损失的病理基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):染色质结构域解旋酶结合蛋白4(CHD4)是一种ATP依赖性染色质重塑因子——CHD4的从头致病性变异导致Sifrim-Hitz-Weiss综合征(SIHIWES)。SIHIWES患者表现为发育迟缓、智力障碍、面部畸形和听力损失。许多耳蜗细胞类型,包括螺旋神经节神经元(SGNs),表达CHD4。SGNs是从耳蜗传递声音信息的主要传入神经元,但CHD4在SGNs中的功能尚不清楚。我们采用Neurog1(Ngn1) CreERT2 Chd4条件敲除动物在SGNs中删除Chd4。SGNs分为I型和II型神经元。缺乏CHD4的SGNs显示I型神经元异常成束以及II型纤维的异常寻路。利用永生多能耳祖细胞来源的神经元中CHD4与染色质的结合来鉴定SGNs中的候选靶基因。

【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:GPL21493、10090。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=GSE250033

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 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

染色质结构域解旋酶结合蛋白4(CHD4)是一种ATP依赖的染色质重塑因子——CHD4的从头致病性变异可导致Sifrim-Hitz-Weiss综合征(SIHIWES)。SIHIWES患者表现为发育迟缓、智力障碍、面部畸形和听力损失。包括螺旋神经节神经元(SGNs)在内的多种耳蜗细胞类型均表达CHD4。SGNs是将声音信息从耳蜗传出的主要传入神经元,但CHD4在SGNs中的功能尚不清楚。我们采用Neurog1(Ngn1)CreERT2 Chd4条件性敲除动物,在SGNs中敲除Chd4。SGNs分为I型和II型神经元。缺乏CHD4的SGNs表现为I型神经元束化异常以及II型纤维投射路径异常。利用永生化多能耳祖细胞来源神经元中CHD4与染色质的结合,鉴定SGNs中的候选靶基因。对CHD4靶基因的基因本体分析揭示了参与轴突导向、轴突束化和ephrin受体信号通路的细胞过程。我们验证了Chd4条件性敲除耳蜗的SGNs中Epha4转录本增加。

结果表明,CHD4减弱轴突导向基因的转录,从而形成SGN外周投射的定型模式。这些结果揭示了表观遗传变化如何通过调节轴突导向分子的表达来影响神经回路布线,并为神经发育疾病提供了新的见解。

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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