人iPSC来源内皮与血管平滑肌细胞基因表达全局及遗传调控数据集[BiSulfite-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含人诱导多能干细胞(hiPSC)来源的同基因内皮细胞(iECs)和血管平滑肌细胞(iVSMCs)的亚硫酸氢盐测序(BiSulfite-seq/RRBS)DNA甲基化数据

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基因组回归GPL246769606
GSE283787: Global and genetic regulation of gene expression in human iPSC-derived endothelial and vascular smooth muscle cells [BiSulfite-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

人iPSC来源内皮与血管平滑肌细胞基因表达全局及遗传调控数据集[BiSulfite-seq]

Global and genetic regulation of gene expression in human iPSC-derived endothelial and vascular smooth muscle cells [BiSulfite-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含人诱导多能干细胞(hiPSC)来源的同基因内皮细胞(iECs)和血管平滑肌细胞(iVSMCs)的亚硫酸氢盐测序(BiSulfite-seq/RRBS)DNA甲基化数据。源站描述显示研究同时整合了Micro-C、ATAC-seq和RNA-seq,并敲低CTCF与RAD21评估染色质结构功能,利用基因组编辑评估血压相关SNP的等位效应。数据可用于分析DNA甲基化与基因表达、染色质可及性及染色质互作的关联,支持血管细胞表观遗传调控研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目前对内皮细胞和血管平滑肌细胞中基因表达的遗传与表观遗传调控的理解仍不完整,且实验验证有限。研究在人诱导多能干细胞(hiPSC)来源的同基因内皮细胞和血管平滑肌细胞(iECs和iVSMCs)中绘制了染色质构象(Micro-C)、DNA甲基化(RRBS)、染色质可及性(ATAC-seq)和转录组谱(RNA-seq)。敲低CTCF和RAD21以评估染色质结构的功能相关性,并使用基因组编辑评估一个血压相关单核苷酸多态性(SNP)的等位效应。在iECs和iVSMCs中鉴定出基因表达水平与染色质互作、染色质可及性和DNA甲基化之间的显著相关性,其中染色质互作表现出最强的关联。Ch

【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:GPL24676、9606。本站分类:症状、体征与临床所见。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE283787

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 04 202,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

内皮细胞和血管平滑肌细胞中基因表达的遗传与表观遗传调控认识仍不完整,实验验证有限。我们在人诱导多能干细胞(hiPSC)来源的同基因内皮细胞和血管平滑肌细胞(iECs和iVSMCs)中绘制了染色质构象(Micro-C)、DNA甲基化(RRBS)、染色质可及性(ATAC-seq)和转录组图谱(RNA-seq)。通过敲低CTCF和RAD21评估染色质结构的功能相关性,并利用基因组编辑评估血压相关单核苷酸多态性(SNP)的等位基因效应。在iECs和iVSMCs中,基因表达水平与染色质相互作用、染色质可及性和DNA甲基化之间均存在显著相关性,其中染色质相互作用的关联最强。染色质接触区域根据所涉及的调控元件相互作用类型呈现出不同的表观遗传景观。

CTCF和RAD21的扰动揭示了它们不同的调控效应,特别是对与染色质接触重叠的基因表达的影响,其中RAD21表现出更广泛的调控作用。与若干血管性状相关的SNPs在iECs或iVSMCs的染色质环或可及区域中富集。精确基因组编辑证明了SNP rs9833313对SHOX2表达的等位基因依赖性效应,SHOX2位于247.4 kbp之外,但与SNP处于同一染色质环内。本研究提供了血管细胞广泛的表观遗传景观,这可能会推动关于血管功能和疾病的遗传与表观遗传机制作用的新研究,正如我们的靶向实验所证明的那样。

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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