GSE205302:NONO优先结合外显子-内含子边界并调控大鼠心脏成纤维细胞可变剪接[RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含大鼠心脏成纤维细胞中NONO基因沉默后的RNA-seq与iRIP-seq数据,用于分析NONO调控的转录组变化及其结合的RNA

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基因组预测GPL3225310114
GSE205302: NONO preferentially binds to exon-intron boundary and regulates alternative splicing in Rat Cardiac Fibroblasts [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

GSE205302:NONO优先结合外显子-内含子边界并调控大鼠心脏成纤维细胞可变剪接[RNA-seq]

NONO preferentially binds to exon-intron boundary and regulates alternative splicing in Rat Cardiac Fibroblasts [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含大鼠心脏成纤维细胞中NONO基因沉默后的RNA-seq与iRIP-seq数据,用于分析NONO调控的转录组变化及其结合的RNA。数据覆盖对照组与siNONO组,可用来研究NONO在心肌纤维化中的转录调控与可变剪接机制,支持差异表达分析和RNA结合位点预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):心肌纤维化发生于多种心脏疾病中。作为心脏活化肌成纤维细胞蛋白的标志物之一,NONO可能参与该过程,但其潜在机制尚未被探索。NONO被认为在心脏纤维化中发挥调控全局转录组谱的作用,因此在大鼠心肌细胞中被沉默。研究使用RNA-seq和改进的RNA免疫沉淀测序(iRIP-seq)分析NONO导致的转录组失调,以及对照组和siNONO组中NONO结合的RNA。应用定量PCR和蛋白质印迹法测定大鼠心肌细胞中NONO调控的mRNA和蛋白表达水平。RNA-seq和iRIP-seq已成功完成,并表征了NONO结合的RNA。

【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:GPL32253、10114。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE205302

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 12 202,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=GSE205302

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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

心肌纤维化发生于多种心脏疾病中。作为心脏活化肌成纤维细胞蛋白的标志物之一,NONO可能参与该过程,但其潜在机制尚未被探索。NONO被认为在心脏纤维化中发挥调控全局转录组谱的作用,因此在大鼠心肌细胞中被沉默。采用RNA-seq及改进的RNA免疫沉淀测序(iRIP-seq)分析NONO所致的转录组失调,以及对照组和siNONO组中NONO结合的RNA。应用定量PCR和western blotting检测大鼠心肌细胞中NONO调控的mRNA及蛋白表达水平。RNA-seq和iRIP-seq成功完成,并表征了NONO结合的RNA。

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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