基本信息

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创建/更新时间

2026-10-26

资源简介

对照与四氯化碳处理小鼠心脏组织转录组测序

GSE276960 是一份针对小鼠心脏组织的转录组测序数据集，英文全称为 Transcriptome sequencing of control and carbon tetrachloride treated mouse heart tissue，即对照与四氯化碳处理小鼠心脏组织的转录组测序。该数据集由 He、Sun 提交，于 2024 年 9 月 11 日发布，来源为 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），在本站归入循环系统疾病 / 其他类别。数据集共包含 1 个文件，样例文件为 GSE276960_series_matrix.txt.gz，主题标签涉及高通量测序表达谱分析、平台编号 GPL28330 及物种编号 10090。整体而言，该数据聚焦四氯化碳处理条件下小鼠心脏组织的基因表达变化，为研究肝脏病理状态下心脏受累的分子机制提供了转录组层面的观察材料。

【数据集背景】

心脏与包括肝脏在内的多种器官存在关联，尤其在病理条件下这种联系更为明显。临床实践中观察到，部分肝硬化患者伴有心肌纤维化和心功能下降，这一现象影响患者预后，具有研究意义。该数据集正是围绕这一背景，对对照与四氯化碳处理的小鼠心脏组织进行转录组测序，以期从基因表达层面刻画肝脏损伤条件下心脏组织的变化。

【数据内容】

数据集提供的是小鼠心脏组织的转录组测序表达谱数据，比较对象为对照组与四氯化碳处理组。数据以系列矩阵文件形式组织，样例文件名为 GSE276960_series_matrix.txt.gz，采用 GZIP 压缩格式。主题标签表明其属于高通量测序平台的表达谱分析，涉及平台 GPL28330 与物种 10090（小鼠）。文件数量为 1，具体样本数量、分组规模及检测基因数目源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于 NCBI，源站标题与数据集英文名一致，均为对照与四氯化碳处理小鼠心脏组织的转录组测序。作者为 He 与 Sun，发布时间为 2024 年 9 月 11 日。数据通过高通量测序获得表达谱信息，平台信息以 GPL28330 标注。关于实验动物品系、给药方案、测序深度及建库细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据可用于探究肝脏病理条件下心脏受累的分子机制，例如肝硬化相关心肌纤维化与心功能下降所伴随的转录组变化。研究者可借助对照与处理组的表达谱比较，筛选差异表达基因、分析相关通路，或将其作为心脏与肝脏跨器官相互作用研究的参考数据。此外，也可用于高通量测序表达谱分析方法的教学与流程验证。

【使用方法】

使用时可先下载数据文件 GSE276960_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后续分析流程。由于仅有一个系列矩阵文件，分析时应结合平台注释信息对探针或基因标识进行解读。具体的分析流程与参数设置需依据研究目的自行确定。

【质量与限制】

该数据集文件数量为 1，以系列矩阵形式提供，未包含原始测序读长数据，源站未提供样本量、重复数及质控指标等细节。因此在使用时应注意其表达谱数据可能经过归一化处理，直接用于差异分析前需确认数据尺度与注释完整性。此外，数据仅涉及小鼠心脏组织在四氯化碳处理下的表达谱，结论外推到其他物种或其它器官时需谨慎。

【引用与许可】

数据来源于 NCBI，引用时应注明数据集编号 GSE276960 及作者 He、Sun。关于许可条款与使用限制，源站未提供，使用前建议查阅 NCBI 相关数据使用政策。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE276960

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使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE276960

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。

数据说明

心脏与多种器官相关联，包括肝脏，尤其是在病理条件下。临床实践中观察到，部分肝硬化患者伴有心脏纤维化和心功能下降，这影响患者预后并具有研究意义。

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