法洛四联症婴儿心肌非编码RNA表达谱[miRNA profiling]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE35490),聚焦法洛四联症婴儿右心室心肌的非编码 RNA 表达谱,采用芯片平台 GPL8786 对人类(9606)样本进行 miRNA 与小核仁 RNA 检测
![GSE35490: Noncoding RNA expression in myocardium from infants with tetralogy of Fallot [miRNA profiling]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/180181.jpg)
基本信息
资源简介
法洛四联症婴儿心肌非编码RNA表达谱[miRNA profiling]
Noncoding RNA expression in myocardium from infants with tetralogy of Fallot [miRNA profiling]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE35490),聚焦法洛四联症婴儿右心室心肌的非编码 RNA 表达谱,采用芯片平台 GPL8786 对人类(9606)样本进行 miRNA 与小核仁 RNA 检测。样本涵盖 16 例无 22q11.2 缺失的非综合征型法洛四联症婴儿、3 例胎儿心脏及 8 例正常发育婴儿。数据可用于比较先心病与正常心肌的非编码 RNA 表达差异,支持差异表达分析与分子分型等研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 01 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):这是首份描述先天性心脏缺陷中非编码 RNA 表达的报告。非编码 RNA 表达的显著变化反映了细胞生物学的根本改变,可能影响发育重要基因的表达、转录剪接和翻译,并可能促成心脏缺陷。非编码 RNA(ncRNA),尤其是 microRNA,对维持发育中脊椎动物心脏稳定性的重要性近来已变得明显。然而,关于发育异常的人类心脏中 ncRNA 的表达模式所知甚少。我们检测了来自 16 名无 22q11.2 缺失的非综合征型法洛四联症(TOF)婴儿、三份胎儿心脏样本和八名正常发育婴儿的右心室心肌中 microRNA 和小核仁 RNA(snoRNA)的表达。我们发现 61 个 microRNA 和
【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL8786、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=GSE35490
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 17 201,引用时请注意版本时效。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
这是首次对先天性心脏缺陷中非编码RNA表达进行表征的报告。非编码RNA表达的显著变化反映了细胞生物学的基本改变,可能影响发育重要基因的表达、转录剪接和翻译,并可能导致心脏缺陷。非编码RNA(ncRNA),尤其是microRNA,对于维持发育中脊椎动物心脏稳定性的重要性近来已逐渐明确。然而,关于发育异常的人类心脏中ncRNA的表达模式所知甚少。我们检测了16例无22q11.2缺失的非综合征型法洛四联症(TOF)婴儿、3例胎儿心脏样本和8例正常发育婴儿右心室心肌中microRNA和小核仁RNA(snoRNA)的表达。我们发现,与正常发育的对照受试者相比,TOF患儿心肌中有61种microRNA和135种snoRNA的表达发生显著改变。TOF心肌中ncRNA的表达模式与胎儿心肌中的表达模式极为相似,尤其是snoRNA。
表达发生改变的microRNA的潜在靶点在對心脏发育具有重要意义的基因网络中富集。我们整理了一份已知对心脏发育至关重要的229个基因的列表,发现其中44个基因在TOF心肌中相对于正常发育心肌的表达发生了显著变化。这44个基因与33个microRNA呈显著负相关,而这些microRNA的表达也均发生了显著变化。snoRNA的主要功能是靶向核糖体RNA和剪接体RNA的特定核苷酸,对其进行生化修饰。差异表达snoRNA所靶向的核苷酸集中在28S和18S核糖体RNA以及两种剪接体RNA(U2和U6)上。此外,在TOF患儿的心肌中,我们观察到剪接变
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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