特发性圆锥动脉干缺陷婴儿心脏组织基因表达数据集

该数据集来自 NCBI,包含 19 名法洛四联症患儿在重建手术时获取的心血管组织(右心室、肺动脉瓣和肺动脉)的全基因组基因表达微阵列数据,其中 16 例为特发性、3 例携带 22q11.2 缺失,并与正常发育受试者进行比较

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL113299606
GSE26125: Gene expression in cardiac tissues from infants with idiopathic conotruncal defects

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

特发性圆锥动脉干缺陷婴儿心脏组织基因表达数据集

Gene expression in cardiac tissues from infants with idiopathic conotruncal defects

该数据集来自 NCBI,包含 19 名法洛四联症患儿在重建手术时获取的心血管组织(右心室、肺动脉瓣和肺动脉)的全基因组基因表达微阵列数据,其中 16 例为特发性、3 例携带 22q11.2 缺失,并与正常发育受试者进行比较。数据可用于研究法洛四联症相关基因表达模式,探索心脏发育失败的遗传解释,并支持基于表达谱的分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 16 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):法洛四联症(TOF)是最常见的圆锥动脉干先天性心脏缺陷类型。过去几十年中,这些患者的治疗已发生巨大变化,但大多数 TOF 患儿心脏发育失败的遗传解释仍然缺乏。我们的目标是检查全基因组基因表达,以表征 19 名法洛四联症患儿在重建手术时获取的心血管组织(右心室、肺动脉瓣和肺动脉)中的表达模式。我们采用全基因组基因表达微阵列来表征 19 名法洛四联症患儿(16 例特发性,3 例携带 22q11.2 缺失)在重建手术时获取的心血管组织(右心室、肺动脉瓣和肺动脉),并将基因表达模式与正常发育受试者进行比较。

【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:Expression profiling by array、GPL11329、9606。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=GSE26125

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 18 201,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=GSE26125

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

法洛四联症(TOF)是圆锥动脉干型先天性心脏缺陷中最常见的类型。过去几十年来,这些患者的治疗已发生巨大变化,但大多数TOF患儿心脏发育失败的遗传学解释仍然缺乏。我们的目标是检测全基因组基因表达,以表征19名法洛四联症患儿在重建手术时获取的心血管组织(右心室、肺动脉瓣和肺动脉)中的表达模式。我们采用全基因组基因表达微阵列来表征19名法洛四联症患儿(16例特发性和3例伴有22q11.2缺失)在重建手术时获取的心血管组织(右心室、肺动脉瓣和肺动脉),并将基因表达模式与正常发育的受试者进行比较。我们检测到约26,000个探针的信号(在三种组织中占阵列探针的35%至49%),反映了约半数所有基因的表达。

与匹配对照婴儿的右心室相比,法洛四联症(TOF)患儿右心室中有1000多个基因的表达发生了2倍变化。这些基因大多参与代偿功能(如肥厚、心脏纤维化和心脏扩张)。然而,参与细胞时空分化的两条经典通路(WNT,p = 0.017;Notch,p = 0.003)似乎普遍受到抑制。发育网络的抑制可能是调控通路广泛功能障碍的残留表现,导致胚胎心脏边界形成不准确和结构发育异常。我们认为,微小的组织特异性基因组和/或表观遗传波动可能具有累积效应,从而导致调控网络紊乱和心脏发育失败。

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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