GSE289456:R-loop诱导的DNA复制缺陷驱动Koolen-de Vries综合征神经病变

源站描述指出KdVS由KANSL1单倍剂量不足引起,KANSL1/NSL可防止低基础转录和H4K5/H4K8乙酰化TSS处R-loop积累,未抑制的R-loop通过停滞复制体延迟早期S期DNA复制,KdVS神经类器官存在DNA复制扰动和神经发育缺陷

geo
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基因组OtherGPL301739606
GSE289456: R-loop-induced DNA replication defects drive neuropathy in Koolen-de Vries syndrome

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

GSE289456:R-loop诱导的DNA复制缺陷驱动Koolen-de Vries综合征神经病变

R-loop-induced DNA replication defects drive neuropathy in Koolen-de Vries syndrome

该数据集来自NCBI GEO,标题为R-loop诱导的DNA复制缺陷驱动Koolen-de Vries综合征神经病变,包含1个文件(GSE289456_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及Other、GPL30173和9606。源站描述指出KdVS由KANSL1单倍剂量不足引起,KANSL1/NSL可防止低基础转录和H4K5/H4K8乙酰化TSS处R-loop积累,未抑制的R-loop通过停滞复制体延迟早期S期DNA复制,KdVS神经类器官存在DNA复制扰动和神经发育缺陷。数据可用于研究KdVS中R-loop与DNA复制缺陷的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Koolen-de Vries综合征(KdVS)是一种由KANSL1单倍剂量不足引起的神经发育障碍。KANSL1编码非特异性致死(NSL)复合体的支架蛋白,该复合体通过转录起始位点(TSS)周围H4K5和H4K8的乙酰化调控组成型表达基因的转录。KANSL1/NSL缺失如何导致KdVS的神经发育缺陷尚不清楚。在此,我们发现KANSL1/NSL可防止在基础转录水平低且H4K5/H4K8乙酰化的转录起始位点(TSS)处积累R-loop(三链DNA-RNA杂交结构),而这些位点通常检测不到R-loop。若未被抑制,这些R-loop会通过复制体停滞延迟早期S期的DNA复制。KdVS神经类器官也伴随神经发育缺陷出现DNA复制扰动,而KdVS神经元细胞显示红

【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:Other、GPL30173、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=GSE289456

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 14 202,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

Koolen-de Vries综合征(KdVS)是一种由KANSL1单倍剂量不足引起的神经发育障碍。KANSL1编码非特异性致死(NSL)复合体的支架蛋白,该复合体通过乙酰化转录起始位点(TSS)周围的H4K5和H4K8来调控组成型表达基因的转录。KANSL1/NSL缺失如何导致KdVS中的神经发育缺陷尚不清楚。在本研究中,我们发现KANSL1/NSL可防止R环(三链DNA-RNA杂交结构)在基础转录水平低且H4K5/H4K8乙酰化的转录起始位点(TSS)处积累,而这些位点通常检测不到R环。若未被抑制,这些R环会通过阻滞复制体而延迟早期S期的DNA复制。KdVS神经类器官同样出现DNA复制紊乱并伴随神经发育缺陷,而KdVS神经元细胞则表现出突触活性降低,且该降低以R环积累依赖的方式发生。我们的研究揭示了KANSL1/NSL如何控制R环稳态以确保神经元发育过程中DNA复制的忠实性,从而防止KdVS患者的神经病变。

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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