lamin B1与lamin B2异染色质分配的全基因组NEED-seq研究

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE261834,采用NEED-seq技术对lamin B1和lamin B2进行全基因组染色质结合谱分析,揭示二者在异染色质中的结构功能分配差异

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基因组预测GPL216979606
GSE261834: Distinct structural and functional heterochromatin partitioning of lamin B1 and lamin B2 revealed using genome-wide Nicking Enzyme Epitope targeted DNA sequencing.

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

lamin B1与lamin B2异染色质分配的全基因组NEED-seq研究

Distinct structural and functional heterochromatin partitioning of lamin B1 and lamin B2 revealed using genome-wide Nicking Enzyme Epitope targeted DNA sequencing.

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE261834,采用NEED-seq技术对lamin B1和lamin B2进行全基因组染色质结合谱分析,揭示二者在异染色质中的结构功能分配差异。数据包含1个文件(GSE261834_series_matrix.txt.gz),属于高通量测序的基因组结合/占据谱,物种为人类(9606),平台GPL21697。可用于研究核纤层蛋白与异染色质相互作用及基因调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基因表达受染色质DNA甲基化及其他特征调控,包括组蛋白翻译后修饰(PTMs)、染色质重塑因子和转录因子占据。全面理解基因调控需要在少量细胞样本中绘制这些染色质特征。在此我们描述了一种新的全基因组染色质分析技术,命名为Nicking Enzyme Epitope targeted DNA sequencing (NEED-seq)。NEED-seq通过Nt.CviPII-pGL融合实现抗体靶向的受控切口,以研究甲醛固定细胞中的特定蛋白质-DNA复合物,允许对表位结合的染色质进行视觉和基因组分辨率分析。当应用于细胞核时,NEED-seq产生了染色质相关蛋白和组蛋白PTMs的全基因组图谱。此外,lamin B1和B2的NEED-seq表明它们与异染色质相关。Lamin B1和

【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:GPL21697、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=GSE261834

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 29 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

基因表达受染色质DNA甲基化及其他特征调控,包括组蛋白翻译后修饰(PTMs)、染色质重塑因子和转录因子占据。全面理解基因调控将需要在少量细胞样本中绘制这些染色质特征图谱。在此,我们描述了一种新型全基因组染色质分析技术,命名为切口酶表位靶向DNA测序(NEED-seq)。NEED-seq通过Nt.CviPII-pGL融合实现抗体靶向的受控切口,以研究甲醛固定细胞中的特定蛋白质-DNA复合物,使表位结合的染色质能够在视觉和基因组分辨率上得到解析。应用于细胞核时,NEED-seq获得了染色质相关蛋白和组蛋白PTMs的全基因组图谱。此外,对核纤层蛋白B1和B2的NEED-seq分析表明它们与异染色质相关。核纤层蛋白B1和B2相关结构域(LAD)分离为三种不同状态,且LAD较强的状态与异染色质标记相关。Hi-C分析显示A和B区室中核纤层蛋白B1和B2分布相等,尽管甲基化DNA在B区室中仍然较高。

利用Hi-C对LAD进行聚类分析得到了亚区室,其中核纤层蛋白B1和B2分别划分至兼性异染色质和组成性异染色质,并与神经元发育相关。因此,核纤层蛋白B1和B2在哺乳动物细胞核中表现出结构和功能上的分区。

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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