淀粉样变性转甲状腺素蛋白表达驱动肝蛋白稳态重塑的诱导多能干细胞模型数据集
该数据集包含基于诱导多能干细胞分化的肝样细胞的单细胞RNA测序数据，数据模态为基因表达谱，聚焦于遗传性转甲状腺素蛋白淀粉样变性，通过分析肝蛋白稳态因子（如未折叠蛋白反应和伴侣基因）的表达变化，旨在揭示淀粉样变性中蛋白毒性机制和疾病特征，主要用于疾病发病机制研究、药物靶点探索和干细胞模型验证。
基本信息
资源简介
淀粉样变性转甲状腺素蛋白表达驱动肝蛋白稳态重塑的诱导多能干细胞模型数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Expression Of Amyloidogenic Transthyretin Drives Hepatic Proteostasis Remodeling In An Induced Pluripotent Stem Cell Model Of Systemic Amyloid Disease》。源站首次发布：2022-02-20。
【数据内容】
源站原始描述：The systemic amyloidoses are diverse disorders in which misfolded proteins are secreted by effector organs and deposited as proteotoxic aggregates at downstream tissues. Although well-described clinically, the contribution of synthesizing organs to amyloid disease pathogenesis is unknown. Here, we utilize hereditary transthyretin amyloidosis (ATTR amyloidosis) induced pluripotent stem cells (iPSCs) to define the contribution of HLCs to the proteotoxicity of secreted TTR. To this end, we generate…
【主题与分类】
主题标签：amyloid、gene editing、hepatic disease、hereditary amyloidosis、pluripotent stem cells、protein folding disorders、proteostasis、single cell RNA sequencing、transthyretin、unfolded protein response.。
【获取与许可】
源站页面：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=004ba906d570ed2f1166c49463f5d8c6
使用许可：openSource。
规范引用：PMID: 32735824
下载信息
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数据集获取
源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=004ba906d570ed2f1166c49463f5d8c6
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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
该数据集是一个基于诱导多能干细胞（iPSC）的系统性淀粉样变性疾病模型数据集，专注于研究遗传性转甲状腺素蛋白淀粉样变性（ATTR amyloidosis）。数据集包含来自表达淀粉样变性或野生型转甲状腺素蛋白（TTR）的同基因患者特异性iPSC分化的肝样细胞（HLCs）的单细胞RNA测序（scRNAseq）数据，通过Fluidigm C1平台生成。数据内容涉及肝蛋白稳态因子（如未折叠蛋白反应UPR、已知及新型伴侣基因）的表达谱，旨在揭示分泌TTR的蛋白毒性机制，并识别与不稳定TTR产生相关的疾病特征。该数据集主要用于研究淀粉样变性发病机制、肝细胞在疾病中的作用以及蛋白稳态网络，适用于疾病建模、药物靶点发现和再生医学研究。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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