水蛭素干预的动脉粥样硬化小鼠主动脉组织与RAW264.7细胞转录组数据集

本数据集为一项动脉粥样硬化(AS)转录组学研究的论文关联数据,包含体内小鼠模型与体外细胞模型实验的基因表达定量结果。体内实验以Mus musculus建立AS小鼠模型,设空白对照组(CK)、模型组(AS)和高剂量水蛭素治疗组(HIR),每组3个生物学重复,共9份主动脉组织样本;体外实验以小鼠巨噬细胞

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基因组分类Basic medicalAtherosclerosisHirudinRNA-seqMus musculusMacrophage
Transcriptomic dataset of hirudin-treated atherosclerotic mouse aortic tissues and RAW264.7 cell models

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
restricted access
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

水蛭素干预的动脉粥样硬化小鼠主动脉组织与RAW264.7细胞转录组数据集

Transcriptomic dataset of hirudin-treated atherosclerotic mouse aortic tissues and RAW264.7 cell models

本数据集为一项动脉粥样硬化(AS)转录组学研究的论文关联数据,包含体内小鼠模型与体外细胞模型实验的基因表达定量结果。体内实验以Mus musculus建立AS小鼠模型,设空白对照组(CK)、模型组(AS)和高剂量水蛭素治疗组(HIR),每组3个生物学重复,共9份主动脉组织样本;体外实验以小鼠巨噬细胞系RAW264.7建立AS细胞模型,设对照组(Col)、模型组(Model)和高剂量水蛭素治疗组(HIR),每组3个生物学重复,共9份细胞样本。组织与细胞样本提取总RNA后建库,在Illumina平台进行双端测序。该数据可用于研究水蛭素干预动脉粥样硬化的转录组变化及相关机制分析(来源 DOI 解析,restricted access 许可。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据集是一项动脉粥样硬化(AS)转录组学研究的论文关联数据,包含体内小鼠模型和体外细胞模型实验的基因表达定量结果。体内实验:使用Mus musculus建立AS小鼠模型。动物分为空白对照组(CK)、模型组(AS)和高剂量水蛭素治疗组(HIR),每组3个生物学重复,共9份主动脉组织样本。体外实验:使用小鼠巨噬细胞系RAW264.7建立AS细胞模型。细胞分为对照组(Col)、模型组(Model)和高剂量水蛭素治疗组(HIR),每组3个生物学重复,共9份细胞样本。从组织和细胞样本中提取总RNA,随后进行文库构建,并在Illumina平台上进行双端测序。原始数据

【主题与分类】

主题标签:Basic medical、Atherosclerosis、Hirudin、RNA-seq、Mus musculus、Macrophage。本站分类:心血管系统疾病/动脉粥样硬化。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=3a7d677f61a64c2898884ba9d7d9cf6e

使用许可:restricted access。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本数据集为动脉粥样硬化(AS)转录组学研究的论文关联数据,包含体内小鼠模型和体外细胞模型实验的基因表达定量结果。体内实验:采用Mus musculus建立AS小鼠模型。动物分为空白对照组(CK)、模型组(AS)和高剂量水蛭素治疗组(HIR),每组3个生物学重复,共9份主动脉组织样本。体外实验:采用小鼠巨噬细胞系RAW264.7建立AS细胞模型。细胞分为对照组(Col)、模型组(Model)和高剂量水蛭素治疗组(HIR),每组3个生物学重复,共9份细胞样本。从组织和细胞样本中提取总RNA,随后进行文库构建,并在Illumina平台上进行双端测序。原始数据经过质控、比对和定量处理,生成基因表达矩阵。(1)文件1 animal_expression_matrix.xlsx:动物组织样本的表达矩阵。

第一列为gene_id,其后9列依次为CK_1至HIR_3;(2)文件2 cell_expression_matrix.xlsx:细胞样本的表达矩阵。第一列为gene_id,其后9列依次为Col_1至HIR_3。数值表示基因表达水平,单位为FPKM。

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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