人胚胎干细胞中NANOG-OCT4-SOX2调控模块(数据集1)

源站描述指出NANOG、OCT4和SOX2在人胚胎干细胞中的功能需求与小鼠不同:NANOG和OCT4维持自我更新并抑制分化,OCT4以BMP4依赖方式控制胚外与上胚层来源细胞命运,NANOG抑制神经外胚层和神经嵴命运,SOX2因与SOX3冗余而非自我更新所必需

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其他分类Expression profiling by arrayGPL105589606
GSE34904: NANOG-OCT4-SOX2 Regulatory Module in Human Embryonic Stem Cells (dataset 1)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

人胚胎干细胞中NANOG-OCT4-SOX2调控模块(数据集1)

NANOG-OCT4-SOX2 Regulatory Module in Human Embryonic Stem Cells (dataset 1)

该数据集来自NCBI GEO,标题为人胚胎干细胞中NANOG-OCT4-SOX2调控模块(数据集1),采用GPL10558表达谱芯片,物种为人(9606),仅含1个文件GSE34904_series_matrix.txt.gz。源站描述指出NANOG、OCT4和SOX2在人胚胎干细胞中的功能需求与小鼠不同:NANOG和OCT4维持自我更新并抑制分化,OCT4以BMP4依赖方式控制胚外与上胚层来源细胞命运,NANOG抑制神经外胚层和神经嵴命运,SOX2因与SOX3冗余而非自我更新所必需。该数据可用于研究人胚胎干细胞多能性调控及谱系分化机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 06 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转录因子Nanog、Oct4和Sox2是小鼠胚胎干细胞(mESCs)多能性的主调控因子,然而它们在人胚胎干细胞(hESCs)中的功能尚未被严格界定。在此我们表明,hESCs对NANOG、OCT4和SOX2的需求与mESCs不同。NANOG和OCT4均为自我更新所必需,并抑制分化。OCT4以BMP4依赖的方式控制胚外和上胚层来源的细胞命运。在BMP4存在时,OCT4耗竭的hESCs定向分化为滋养外胚层和原始内胚层,但在BMP4缺失时则发生神经外胚层分化。NANOG抑制神经外胚层和神经嵴定向分化,但对其他谱系几乎没有或没有影响。我们发现SOX2并非自我更新所必需,因为它与SOX3冗余,而SOX3在SOX2耗竭的hESCs中被诱导。同时耗竭

【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:Expression profiling by array、GPL10558、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=GSE34904

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 13 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE34904

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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

转录因子Nanog、Oct4和Sox2是小鼠胚胎干细胞(mESCs)多能性的主要调控因子,然而,它们在人类胚胎干细胞(hESCs)中的功能尚未被严格界定。此处我们展示,hESCs中对NANOG、OCT4和SOX2的需求与mESCs不同。NANOG和OCT4均为自我更新所必需,并能抑制分化。OCT4以BMP4依赖的方式控制着胚外和上胚层衍生细胞命运。在BMP4存在时,OCT4耗尽的hESCs致力于滋养层和原始内胚层,但在缺乏BMP4的情况下则经历神经外胚层分化。NANOG抑制神经外胚层和神经嵴承诺,但对其他谱系影响甚微或没有影响。我们发现,SOX2并非自我更新所必需,因为它与在SOX2耗尽的hESCs中被诱导的SOX3功能冗余。同时耗尽SOX2和SOX3会诱导向原条分化。出乎意料的是,我们发现在不同hESC系中多能性因子的使用存在显著变异性,这表明多能性网络经过重塑以支持一系列连续的发育状态。

我们的研究修正了关于NANOG、OCT4和SOX2如何协调人类胚胎干细胞自我更新的一般观点。

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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