人胰岛ANRIL circRNA亚型高通量分析数据集

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE192541,聚焦人胰岛中ANRIL环状RNA(circRNA)亚型的高通量分析

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基因组分类GPL216979606
GSE192541: High-throughput analysis of ANRIL circRNA isoforms in human pancreatic islets

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

人胰岛ANRIL circRNA亚型高通量分析数据集

High-throughput analysis of ANRIL circRNA isoforms in human pancreatic islets

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE192541,聚焦人胰岛中ANRIL环状RNA(circRNA)亚型的高通量分析。ANRIL源自CDKN2A/B(INK4-ARF)位点,是冠心病和2型糖尿病等心脏代谢疾病的遗传变异热点。数据包含1个文件(GSE192541_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序进行非编码RNA表达谱分析,物种为人(9606),平台为GPL21697。该数据可用于研究ANRIL线性与环状亚型在糖尿病相关细胞类型中的表达平衡及其对胰岛素分泌能力和疾病表型的潜在影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):INK位点中的反义非编码RNA(ANRIL)起源于CDKN2A/B(INK4-ARF)位点,已被确定为与心脏代谢疾病(包括冠心病(CAD)和2型糖尿病(T2D))相关的遗传变异热点。我们最近发现,在携带某些T2D风险SNP的供体中人胰岛中ANRIL丰度增加,并且位于ANRIL外显子2内的一个T2D风险SNP导致β细胞增殖指数降低,表明ANRIL通过影响胰岛素分泌能力在调节T2D致病性中发挥作用。最近在其他细胞类型中的研究发现,ANRIL线性与环状种类之间的平衡与心血管疾病表型的调节有关。关于糖尿病相关细胞类型中环状ANRIL表达及其丰度如何影响t的知识较少

【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:GPL21697、9606。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE192541

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 25 202,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=GSE192541

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    • 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

INK4基因座中的反义非编码RNA(ANRIL)起源于CDKN2A/B(INK4-ARF)基因座,已被确定为与心脏代谢疾病(包括冠状动脉疾病(CAD)和2型糖尿病(T2D))相关的遗传变异热点。我们最近发现,在携带某些T2D风险SNP的供者中,人胰岛中ANRIL的丰度增加,并且位于ANRIL外显子2内的一个T2D风险SNP导致β细胞增殖指数降低,这表明ANRIL通过影响胰岛素分泌能力在调节T2D致病性中发挥作用。最近在其他细胞类型中的研究发现,ANRIL的线性与环状形式之间的平衡与心血管疾病表型的调控有关。关于糖尿病相关细胞类型中环状ANRIL的表达及其丰度如何影响T2D风险,目前了解较少。在此,我们采用高通量和发散引物测序技术对人胰岛细胞中的环状RNA进行测序,以定量和表征ANRIL的环状异构体。

我们鉴定出几种环状ANRIL异构体,其丰度高于线性ANRIL,且其表达在数十个个体间具有相关性。反向剪接并非在ANRIL所有剪接位点以相同概率发生。相反,某些特定剪接位点被发现更倾向于参与反向剪接,并且这些位点对已知促进反向剪接的序列特征有微弱富集。最后,我们发现,与保护等位基因携带者相比,ANRIL第2外显子rs564398位点T2D风险等位基因携带者的胰岛中,环状ANRIL相对于线性ANRIL的比值更高,并且较高的环状:线性ANRIL比值与β细胞增殖指数降低相关。总之,我们的研究提示线性和环状ANRIL种类共同参与T2D表型,并为未来研究理解其分子机制打开了大门。

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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