PRJNA1146589:CRP沉积腹主动脉瘤全转录组分析
该数据集来自 NCBI,为腹主动脉瘤(AAA)中 C 反应蛋白(CRP)沉积影响血管壁微环境的全转录组分析原始测序数据。研究通过检测巨噬细胞、淋巴细胞和血管平滑肌细胞等特定细胞类型的基因表达谱,探索参与 AAA 进展与加重的通路

基本信息
资源简介
PRJNA1146589:CRP沉积腹主动脉瘤全转录组分析
PRJNA1146589 数据集来自 NCBI,主题为腹主动脉瘤(AAA)中 C 反应蛋白(CRP)沉积影响血管壁微环境的全转录组分析,属于心血管系统疾病 / 腹主动脉瘤分类。该研究旨在探究 CRP 沉积影响腹主动脉瘤血管壁微环境的分子机制,通过检测巨噬细胞、淋巴细胞和血管平滑肌细胞等特定细胞类型的基因表达谱,寻找参与 AAA 进展与加重的通路。数据集内容为原始测序读段(Raw sequence reads),可为研究 AAA 相关细胞类型转录组变化提供原始数据基础。
【数据集背景】
腹主动脉瘤是一种心血管系统疾病。该数据集所对应的研究关注 C 反应蛋白(CRP)沉积对腹主动脉瘤血管壁微环境的影响,目标是阐明其中的分子机制。研究特别着眼于血管壁内特定细胞类型的基因表达变化,包括巨噬细胞、淋巴细胞和血管平滑肌细胞,并试图据此揭示参与 AAA 进展和加重的通路。这一背景决定了数据集的核心价值在于支持从全转录组层面考察 CRP 沉积与 AAA 微环境之间的关系。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Raw sequence reads”,即原始测序读段。其内容属于全转录组分析产生的原始测序数据,用于检测特定细胞类型的基因表达谱。研究覆盖的细胞类型包括巨噬细胞、淋巴细胞和血管平滑肌细胞。除上述信息外,源站未提供关于样本数量、测序平台、读段长度、数据量、文件格式等更具体的数据内容说明。
【采集与来源】
数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov,英文名称为“PRJNA1146589: Whole transcriptomic analysis of CRP deposited abdominal aortic aneurysm”。其数据来自针对 CRP 沉积的腹主动脉瘤组织所开展的全转录组分析。关于样本采集地点、采集时间、供体信息、伦理审批等具体采集细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究腹主动脉瘤中 CRP 沉积对血管壁微环境影响的分子机制,尤其适合分析巨噬细胞、淋巴细胞和血管平滑肌细胞等特定细胞类型的基因表达谱,并探索与 AAA 进展和加重相关的通路。由于数据形式为原始测序读段,也可作为转录组数据再分析的原始输入。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
该数据集为原始测序读段,使用前通常需要进行读段质量控制、比对或定量等转录组数据处理步骤,以获取特定细胞类型的基因表达谱。关于该数据集的具体处理流程、推荐参数和分析工具,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为原始测序读段,尚未提供经过处理的表达矩阵或分析结果。关于数据质量指标、测序深度、重复数、批次信息以及潜在偏差等,源站未提供。使用时应以原始读段为基础自行开展质量控制与处理。
【引用与许可】
该数据集来自 NCBI,英文名称为“PRJNA1146589: Whole transcriptomic analysis of CRP deposited abdominal aortic aneurysm”。关于引用方式、许可条款和使用限制,源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1146589
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在探究C反应蛋白(CRP)沉积影响腹主动脉瘤(AAA)血管壁微环境的分子机制。通过检测特定细胞类型(包括巨噬细胞、淋巴细胞和血管平滑肌细胞)内的基因表达谱,该研究试图阐明促进AAA进展和加重的通路。
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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