CTRL与siFBLN4人主动脉内皮细胞RNA测序数据集

该数据集为GSE204771,来源于NCBI GEO,包含对CTRL与siFBLN4处理的人主动脉内皮细胞(HAECs)进行RNA测序的数据,共1个文件

geo
浏览 8
基因组分类GPL246769606
GSE204771: RNA sequencing of CTRL and siFBLN4 HAECs

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

CTRL与siFBLN4人主动脉内皮细胞RNA测序数据集

RNA sequencing of CTRL and siFBLN4 HAECs

该数据集为GSE204771,来源于NCBI GEO,包含对CTRL与siFBLN4处理的人主动脉内皮细胞(HAECs)进行RNA测序的数据,共1个文件。研究通过siRNA敲低FBLN4,比较其与对照组的基因表达差异,旨在探索FBLN4在内皮细胞中的功能。数据可用于差异表达分析、基因功能研究及主动脉瘤相关机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Fibulin-4(Fbln4)是一种细胞外蛋白,在整个主动脉壁中表达,包括内皮细胞(EC)、平滑肌细胞(SMC)和成纤维细胞。小鼠SMC特异性敲除Fbln4导致升主动脉瘤形成,伴有弹性纤维破坏,已知Fbln4在弹性纤维形成中起作用。然而,Fbln4在EC中的功能尚不清楚。为了检测Fbln4缺失是否诱导EC细胞表型的任何变化,我们通过FBLN4 siRNA(siFBLN4)在人主动脉内皮细胞(HAECs)中敲低FBLN4,并与scramble siRNA处理的对照细胞(CTRL)进行比较。进行RNA测序以比较CTRL和siFBLN4细胞之间的基因表达差异。

【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:心血管系统疾病/主动脉瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE204771

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 08 202,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE204771

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

Fibulin-4(Fbln4)是一种细胞外蛋白,在整个主动脉壁中表达,包括内皮细胞(EC)、平滑肌细胞(SMC)和成纤维细胞。小鼠中SMC特异性敲除Fbln4会导致升主动脉瘤形成,并伴有弹性纤维破坏,且已知Fbln4在弹性纤维形成中发挥作用。然而,Fbln4在内皮细胞中的功能尚不清楚。为检验Fbln4敲除是否会引起内皮细胞表型的任何变化,我们通过FBLN4 siRNA(siFBLN4)在人主动脉内皮细胞(HAEC)中敲低FBLN4,并与乱序siRNA处理的对照细胞(CTRL)进行比较。随后进行RNA测序,以比较CTRL与siFBLN4细胞之间的基因表达差异。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案