GSE221262:iCMs中FAM13B敲低

该数据集来自NCBI GEO(GSE221262),研究FAM13B基因在人心房颤动相关机制中的作用。实验使用siRNA在人诱导多能干细胞来源的心肌细胞(iCMs)中敲低FAM13B表达,并以乱序siRNA作为对照,对生物学三重复样本进行bulk RNA-seq(Illumina HiSeq 200

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基因组回归GPL111549606
GSE221262: FAM13B knockdown in iCMs

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

GSE221262:iCMs中FAM13B敲低

FAM13B knockdown in iCMs

该数据集来自NCBI GEO(GSE221262),研究FAM13B基因在人心房颤动相关机制中的作用。实验使用siRNA在人诱导多能干细胞来源的心肌细胞(iCMs)中敲低FAM13B表达,并以乱序siRNA作为对照,对生物学三重复样本进行bulk RNA-seq(Illumina HiSeq 2000,100-bp双端测序)。数据包含1个文件(GSE221262_series_matrix.txt.gz),可用于分析FAM13B敲低后的基因表达变化,进而探索其与心房颤动的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人类FAM13B基因附近的常见遗传变异与心房颤动以及人左心耳组织中FAM13B mRNA的表达水平相关。为了确定FAM13B基因表达在人诱导多能干细胞来源的心肌细胞(来自iCell Cardiomyocytes的iCMs)中的作用,我们使用靶向FAM13B的siRNA敲低其基因表达(KD)或使用乱序序列的siRNA(SCR)。从生物学三重复的培养板细胞中制备总RNA并进行bulk RNAseq。在Illumina HiSeq 2000上进行100-bp双端测序。使用STAR比对软件(版本2.3.0)将序列reads比对到人类基因组,以获得基因表达的数字计数,基因使用Ensembl基因目录(版本69)定义。基因经过过滤以确保在至少一个样本中CPM(每百万计数)> 5

【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:GPL11154、9606。本站分类:心血管系统疾病/心房颤动。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE221262

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 20 202,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=GSE221262

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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

FAM13B基因附近的常见人类遗传变异与心房颤动相关,也与人类左心耳组织中FAM13B mRNA的表达水平相关。为确定FAM13B基因表达在来源于诱导多能干细胞的人心肌细胞(源自iCell Cardiomyocytes的iCMs)中的作用,我们使用针对FAM13B的siRNA敲低其基因表达(KD),或使用乱序序列的siRNA(SCR)。从生物学三重复培养板中制备总RNA,并进行bulk RNAseq。在Illumina HiSeq 2000上进行100-bp双端测序。使用STAR比对软件(版本2.3.0)将序列reads比对到人类基因组,以获得基因表达的数字计数,基因使用Ensembl基因目录(版本69)定义。对基因进行过滤以确保在至少2个样本中CPM(每百万计数)> 5,最终得到11,017个基因。使用limma-voom方法并结合错误发现率控制,对iCMs中FAM13B KD与对照SCR siRNA进行差异表达分析。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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