端粒DNA损伤响应在染色质未解聚时发生的数据

该数据集来自 Dryad,对应一项关于端粒 DNA 损伤响应(DDR)与染色质解聚关系的研究。研究使用随机光学重建显微镜(STORM)测量不同长度功能性人类端粒以及引发 DDR 的功能失调端粒的大小和形状,发现端粒呈卵圆形且形状具有可塑性;TRF2、TRF1 或两者同时缺失仅影响小部分端粒的大小,且

DryadDryad
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医学影像STORM
Data from: The telomeric DNA damage response occurs in the absence of chromatin decompaction

基本信息

模态
医学影像
大小
23.195123391 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

端粒DNA损伤响应在染色质未解聚时发生的数据

Data from: The telomeric DNA damage response occurs in the absence of chromatin decompaction

该数据集来自 Dryad,对应一项关于端粒 DNA 损伤响应(DDR)与染色质解聚关系的研究。研究使用随机光学重建显微镜(STORM)测量不同长度功能性人类端粒以及引发 DDR 的功能失调端粒的大小和形状,发现端粒呈卵圆形且形状具有可塑性;TRF2、TRF1 或两者同时缺失仅影响小部分端粒的大小,且大多数 DDR 信号端粒仍保持正常大小。数据可用于端粒结构、DDR 机制及超分辨成像相关分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):端粒是特化的核蛋白结构,保护染色体末端免受 DNA 损伤响应(DDR)和 DNA 重排。端粒 shelterin 蛋白 TRF2 抑制 DDR,这一功能被归因于其触发 t-loop 形成或防止端粒染色质大规模解聚和密度丢失的能力。在此,我们应用随机光学重建显微镜(STORM)测量不同长度的功能性人类端粒以及引发 DDR 的功能失调端粒的大小和形状。端粒呈卵圆形外观,形状具有相当大的可塑性。对许多端粒的检查表明,TRF2、TRF1 或两者同时缺失仅影响一小部分端粒的大小。将端粒与 DDR 标志物共染色进一步揭示,大多数 DDR 信号端粒保持正常大小。因此,DDR s

【主题与分类】

主题标签:STORM。本站分类:症状、体征与临床所见。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.h1157

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.h1157

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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。

数据集大小约 23.20 GB。

数据说明

端粒是特化的核蛋白结构,保护染色体末端免受DNA损伤响应(DDR)和DNA重排的影响。端粒保护蛋白TRF2能抑制DDR,这一功能归因于其触发t环形成或防止端粒染色质大规模解聚和密度丢失的能力。在此,我们应用随机光学重建显微镜(STORM)测量了不同长度的功能性人类端粒以及引发DDR的功能障碍端粒的大小和形状。端粒呈现卵圆形外观,形状具有相当大的可塑性。对众多端粒的检查表明,TRF2、TRF1或两者同时耗竭仅影响了一小部分端粒的大小。端粒与DDR标记的共染色进一步揭示,大多数DDR信号端粒保持了正常大小。因此,端粒上的DDR信号传导并不需要解聚。我们提出,端粒在未扩张的情况下由DDR机制监测,并且DDR是由结构和蛋白质组成在分子层面的变化所触发的。

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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