GSE326333:CREST在成熟运动神经元中作为神经元特异性增强子与表观遗传调控因子之间的分子桥梁 [ChIP-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个 ChIP-seq 系列文件,用于研究 CREST 在成熟运动神经元分化过程中如何在全基因组范围调控基因表达

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基因组分类GPL2424710090
GSE326333: CREST functions as a molecular bridge between neuron-specific enhancers and epigenetic regulators in mature motor neurons [ChIP-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE326333:CREST在成熟运动神经元中作为神经元特异性增强子与表观遗传调控因子之间的分子桥梁 [ChIP-seq]

CREST functions as a molecular bridge between neuron-specific enhancers and epigenetic regulators in mature motor neurons [ChIP-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个 ChIP-seq 系列文件,用于研究 CREST 在成熟运动神经元分化过程中如何在全基因组范围调控基因表达。数据聚焦 CREST 对运动神经元特异性转录因子 Onecut1 和 Ngn2 所结合增强子的识别,以及其选择性招募 CBP 组蛋白乙酰转移酶修饰组蛋白 H3 的机制。该数据可用于分析 CREST 在神经元增强子与表观遗传调控因子之间的桥接作用,适用于表观遗传与神经系统疾病相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经元细胞身份部分由表观遗传调控蛋白建立,包括染色质重塑复合物,它们利用其 ATPase 调节顺式调控 DNA 元件(如增强子)的可及性。神经元特异性 BAF(Brg1/Brm 相关因子)染色质重塑复合物包含一个非催化亚基 CREST,其新发突变已在运动神经元疾病患者中被发现。然而,CREST 在运动神经元分化过程中调控神经元基因表达程序的机制仍不清楚。在此,我们阐明了 CREST 调控小鼠胚胎干细胞向运动神经元分化的全基因组机制。我们发现 CREST 识别由运动神经元特异性转录因子 Onecut1 和 Ngn2 结合的增强子。然后,CREST 选择性招募 CBP 组蛋白乙酰转移酶来乙酰化组蛋白 H3 赖

【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:GPL24247、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=GSE326333

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 21 202,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

神经元细胞身份部分由表观遗传调控蛋白建立,包括染色质重塑复合物,这些复合物利用其ATP酶活性调节顺式调控DNA元件(如增强子)的可及性。神经元特异性BAF(Brg1/Brm相关因子)染色质重塑复合物包含一个非催化亚基CREST,其新发突变已在运动神经元疾病患者中被发现。然而,CREST在运动神经元分化过程中调控神经元基因表达程序的机制仍不清楚。在此,我们阐明了CREST调控小鼠胚胎干细胞向运动神经元分化的全基因组机制。我们发现CREST识别由运动神经元特异性转录因子Onecut1和Ngn2结合的增强子。随后,CREST选择性招募CBP组蛋白乙酰转移酶,在神经元增强子处乙酰化组蛋白H3第27位赖氨酸,从而通过长距离染色质相互作用表观遗传激活成熟神经元基因。

我们还发现,在从神经祖细胞向成熟运动神经元转变的过程中,CREST结合的增强子通过选择性招募神经元特异性Brm ATP酶而获得可及性。此外,CREST敲除会破坏神经元BAF染色质重塑复合物其他亚基的表达,提示CREST可能影响这些复合物的组装。我们的研究结果揭示了神经元特异性染色质重塑因子的非经典作用,证明CREST介导表观遗传调控因子与神经元特异性增强子之间的通讯,而后者对神经元的正常功能至关重要。

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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