左心发育不良综合征的遗传病因学

该数据集来自 search.dataone.org,围绕左心发育不良综合征(HLHS)的遗传病因学,包含对 HLHS 患者及其家系进行全基因组测序(WGS)以识别候选基因的数据,并在果蝇心脏模型中测试这些基因的功能与结构需求

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基因组分类MICOS complexCardiomyocytesHLHSDrosophila melanogasterHeartHypoplastic Left Heart Syndrome
Genetic Etiology of Hypoplastic Left Heart Syndrome

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

左心发育不良综合征的遗传病因学

Mitochondrial MICOS complex genes, implicated in hypoplastic left heart syndrome, maintain cardiac contractility and actomyosin integrity

该数据集来自 search.dataone.org,围绕左心发育不良综合征(HLHS)的遗传病因学,包含对 HLHS 患者及其家系进行全基因组测序(WGS)以识别候选基因的数据,并在果蝇心脏模型中测试这些基因的功能与结构需求。研究对一个近亲婚配家系进行生物信息学分析,优先筛选出 9 个携带罕见预测有害纯合变异的候选基因,其中线粒体 MICOS 复合体亚基 dCHCHD3/6 的心脏特异性敲低导致心脏收缩力严重受损。数据可用于 HLHS 候选基因筛选与心脏功能机制研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):左心发育不良综合征(HLHS)是一种严重的先天性心脏病(CHD),可能具有寡基因病因,但我们对导致 HLHS 的遗传复杂性和致病机制的理解仍然有限。因此,我们对一大群 HLHS 患者及其家系进行了全基因组测序(WGS),以识别候选基因,随后在果蝇心脏模型中测试这些基因的功能和结构需求。对一个由近亲婚配父母所生 HLHS 先证者组成、推测具有纯合隐性病因的索引家系进行 WGS 数据的生物信息学分析,优先筛选出 9 个携带罕见、预测有害纯合变异的候选基因。在测试的候选 HLHS 基因同源物中,线粒体 MICOS 复合体亚基 dCHCHD3/6 的心脏特异性敲低(KD)导致心脏收缩力严重受损、肌动蛋白完整性减弱

【主题与分类】

主题标签:MICOS complex、Cardiomyocytes、HLHS、Drosophila melanogaster、Heart、Hypoplastic Left Heart Syndrome。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2491455c089bbea75188d2e874e3d2b1a778aab852f4992e41cafe1a40da83ff

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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数据说明

Katja Birker; Shuchao Ge; Natalie J. Kirkland; Jeanne L. Theis; James Marchant; Zachary C. Fogarty; Maria Azzurra Missinato; Sreehari Kalvakuri; Paul Grossfeld; Adam J. Engler; Karen Ocorr; Timothy J. Nelson; Alexandre R. Colas; Timothy M. Olson; Georg Vogler; Rolf Bodmer (2023). Mitochondrial MICOS complex genes, implicated in hypoplastic left heart syndrome, maintain cardiac contractility and actomyosin integrity [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.z8w9ghxj1

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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