人胸主动脉夹层环状RNA表达谱数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE97745),利用 Arraystar 人环状 RNA 芯片分析 3 例 A 型胸主动脉夹层患者与 3 例年龄匹配正常供者主动脉节段的环状 RNA 差异表达谱,并通过实时定量 PCR 验证环状 RNA、亲本基因及 hsa-miR-320a 的表达,Western

geo
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基因组分类Non-coding RNA profiling by arrayGPL218259606
GSE97745: Circular RNA expression profile in human thoracic aortic dissection

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

人胸主动脉夹层环状RNA表达谱数据集

Circular RNA expression profile in human thoracic aortic dissection

该数据集来自 NCBI GEO(GSE97745),利用 Arraystar 人环状 RNA 芯片分析 3 例 A 型胸主动脉夹层患者与 3 例年龄匹配正常供者主动脉节段的环状 RNA 差异表达谱,并通过实时定量 PCR 验证环状 RNA、亲本基因及 hsa-miR-320a 的表达,Western blotting 确认 MMP9 表达,同时开展网络分析、Gene ontology 和 KEGG 通路分析。数据可用于胸主动脉夹层相关环状 RNA 标志物筛选与机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 13 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):旨在评估环状 RNA(circRNA)表达谱并探索其在人胸主动脉夹层(TAD)中的潜在功能。使用 Arraystar 人环状 RNA 芯片分析人 A 型 TAD 患者(n=3)与年龄匹配正常供者(NA;n=3)主动脉节段之间的差异表达环状 RNA 谱。采用实时定量 PCR 验证环状 RNA、亲本基因及 hsa-miR-320a 的表达模式;Western blotting 用额外样本确认 MMP9 表达。利用包括网络分析、Gene ontology 和 KEGG 通路分析在内的生物信息学工具进行分析。

【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL21825、9606。本站分类:心血管系统疾病/主动脉夹层。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE97745

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 13 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE97745

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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。

数据说明

为评估环状RNA(circRNAs)的表达谱并探索其在人类胸主动脉夹层(TAD)中的潜在功能,采用Arraystar人类circRNAs微阵列分析人A型TAD患者(n=3)与年龄匹配的正常供体(NA;n=3)主动脉节段中差异表达的circRNAs谱。采用实时定量PCR验证circRNAs、亲本基因及hsa-miR-320a的表达模式;通过Western blotting在额外样本中确认MMP9表达。利用网络分析、基因本体论及KEGG通路分析等生物信息学工具进行分析。

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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