ERBB4激动剂JK07减轻小鼠和迷你猪心房重构及房颤诱发性的数据集
该数据集来自NCBI GEO,包含迷你猪左心耳样本的高通量测序mRNA转录谱数据,样本涉及DOCA诱导及DOCA联合JK07处理与对照

基本信息
资源简介
ERBB4激动剂JK07减轻小鼠和迷你猪心房重构及房颤诱发性的数据集
GSE255166 数据集来自 NCBI GEO,围绕 ERBB4 激动剂 JK07 对心房重构及心房颤动诱发性的影响展开,研究同时涉及小鼠与迷你猪模型。数据集收录了迷你猪左心耳样本的高通量测序 mRNA 转录谱数据,样本涵盖 DOCA 诱导组、DOCA 联合 JK07 处理组以及对照(vehicle)样本。其核心目的在于通过转录组层面的测量,刻画心房颤动所伴随的心肌细胞转录谱变化,并将这些变化与采样时获取的心房颤动生理表型相关联。数据集以单个系列矩阵文件形式提供,属于心血管系统疾病中心房颤动方向的基础研究型表达谱资源。
【数据集背景】
心房颤动是常见的心血管系统疾病,其发生发展常伴随心房结构重构与电重构。源站描述指出,该研究旨在建立由心房颤动引起的心肌细胞转录谱变化,通过对比不同处理条件下迷你猪左心耳组织的 mRNA 表达特征,探索心房颤动相关的分子层面改变。研究关注 ERBB4 激动剂 JK07 在减轻心房重构与降低心房颤动诱发性方面的作用,实验设计覆盖小鼠与迷你猪两类动物模型,其中转录谱数据来自迷你猪左心耳样本。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Expression profiling by high throughput sequencing,即基于高通量测序的表达谱分析;涉及 GPL26351 平台与物种编号 9823(猪)。数据内容为迷你猪左心耳样本中 mRNA 的转录谱,样本包括 DOCA 诱导、DOCA 联合 JK07 处理以及 vehicle 对照三类。数据集文件数量为 1,文件样例为 GSE255166_series_matrix.txt.gz,即系列矩阵文件,通常以矩阵形式组织样本与表达测量结果。源站描述提到,这些样本的转录谱将采用高通量技术测量,转录谱变化可与采样时获得的心房颤动生理表型进行关联分析。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov(NCBI GEO)。样本取自迷你猪的左心耳,实验分组包括 DOCA 诱导组、DOCA 与 JK07 联合处理组以及 vehicle 对照组。作者为 Jens,van Fraeyenhove,发布时间为 Feb 06 202。源站描述说明,采集左心耳样本的目的是建立心房颤动引起的心肌细胞转录谱变化,并将转录谱与收获时获取的心房颤动生理表型相关联。
【适用场景】
该数据集适用于心血管系统疾病尤其是心房颤动方向的研究,可用于考察心房颤动相关的心肌细胞转录谱改变,比较 DOCA 诱导、DOCA 联合 JK07 处理与对照条件下左心耳 mRNA 表达特征的差异,并支持将转录组变化与心房颤动生理表型进行关联分析的探索。其高通量测序表达谱属性也使其可用于猪(物种编号 9823)相关转录组数据的参考与整合研究。
【使用方法】
使用时可下载数据文件 GSE255166_series_matrix.txt.gz,按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码,确认无误后再批量接入,以便后续分析流程稳定运行。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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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=GSE255166
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
为确定心房颤动引起的心肌细胞转录谱变化,我们采集了经DOCA或DOCA联合JK07诱导的迷你猪的左心耳样本以及溶媒对照样本。将采用高通量技术测定这些样本中mRNA的转录谱。转录谱的变化可与取材时获得的心房颤动生理特征进行相关性分析。
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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