GSE319120:神经发育中隐蔽末端外显子剪接的保守调控机制

源站描述指出,隐蔽末端外显子(CLEs)是源自内含子区、未注释的末端外显子,其纳入导致 mRNA 缩短并可翻译为截短蛋白;CLE-mRNA 此前主要在神经退行性疾病中被描述,常被视为病理性和剪接功能障碍的结果

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GSE319120: Cryptic Last Exon splicing is a conserved tuning mechanism during neural development

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE319120:神经发育中隐蔽末端外显子剪接的保守调控机制

Cryptic Last Exon splicing is a conserved tuning mechanism during neural development

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Cryptic Last Exon splicing is a conserved tuning mechanism during neural development,包含 1 个文件 GSE319120_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据。源站描述指出,隐蔽末端外显子(CLEs)是源自内含子区、未注释的末端外显子,其纳入导致 mRNA 缩短并可翻译为截短蛋白;CLE-mRNA 此前主要在神经退行性疾病中被描述,常被视为病理性和剪接功能障碍的结果。该研究通过大规模分析公共 RNA 测序数据集,发现野生型组织中表达数千种 CLE mRNA,CLE 序列不保守但 。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):隐蔽末端外显子(CLEs)是源自内含子区、未注释的末端外显子,其纳入导致 mRNA 缩短并可翻译为截短蛋白。CLE-mRNA 此前主要在神经退行性疾病中被描述,常被广泛解读为病理性和剪接功能障碍的结果。CLE-mRNA 是否在生理条件下表达或参与正常基因调控仍未知。本研究表明 CLE 确实参与正常细胞事件。对公共 RNA 测序数据集的大规模分析揭示野生型组织中表达数千种 CLE mRNA。虽然 CLE 序列不保守,但 CLE 使用在跨物种同源基因中反复出现。这表明特定基因中 CLE 使用受到选择,且保守性体现在基因结构层面而非初级序列。

【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:GPL34622、7955。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=GSE319120

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE319120

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

隐性末端外显子(Cryptic Last Exons, CLEs)是来源于内含子区域、未被注释的末端外显子,其纳入导致产生较短的mRNA,可翻译为截短蛋白。CLE-mRNA主要在神经退行性疾病中被描述,在这些疾病中它们被广泛解读为病理性的,是剪接功能障碍的结果。CLE-mRNA是否在生理条件下表达或参与正常基因调控仍不清楚。在此,我们证明CLE确实参与正常细胞事件。对公共RNA测序数据集的大规模分析揭示,野生型组织中表达了数千种CLE mRNA。虽然CLE序列并不保守,但CLE的使用在同源基因中跨物种反复出现。这表明特定基因中CLE的使用受到选择,且保守性体现在基因结构层面而非初级序列层面。CLE-mRNA在整个发育过程中呈现明确的时空表达模式,并与核糖体相关联。

使用先前被描述为在ALS模型中丰度较高的CLE-mRNA(ephA4b-CLE),我们证明,尽管最初被描述为具有致病性,但它以组织特异性的方式在特定时间表达、被翻译,并且对于视网膜神经节细胞轴突的正确生长和连接至关重要。综上所述,这些发现重新定义了隐蔽的最后外显子,将其视为受调控的转录元件,参与细胞过程,而非仅与疾病状态相关的剪接错误。

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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