人胚胎干细胞心脏分化过程中TMEM88敲低

该数据集来自omicsdi.org,收录人胚胎干细胞心脏分化过程中TMEM88敲低的转录组学数据。实验使用两种靶向TMEM88不同结构域的慢病毒shRNA转导未分化hES细胞,经嘌呤霉素筛选后沿心脏谱系分化,在分化第5天心血管祖细胞出现时提取总RNA,每种shRNA各1个样本、对照shRNA 2个样

omicsdi
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时间序列分类Transcriptomics
TMEM88 knockdown during human embryonic stem cell cardiac differentiation

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

人胚胎干细胞心脏分化过程中TMEM88敲低

TMEM88在心脏发育中不可或缺,并通过抑制Wnt信号在前心系中胚层中决定心血管祖细胞的谱系定向。该数据集围绕人胚胎干细胞心脏分化过程中TMEM88敲低的转录组学分析展开,采用两种靶向TMEM88不同结构域的慢病毒shRNA转导未分化人胚胎干细胞,经嘌呤霉素筛选后沿心脏谱系分化,并在分化第5天心血管祖细胞出现时提取总RNA进行芯片分析,每种shRNA各1个样本、对照shRNA 2个样本。数据集归入循环系统疾病/其他类别,主题标签为转录组学,来源站为omicsdi.org。

【数据集背景】

TMEM88对心脏发育具有不可或缺的作用,其在前心系中胚层中通过抑制Wnt信号来指定心血管祖细胞的谱系承诺。基于这一生物学背景,该数据集旨在从转录组层面考察TMEM88在人心胚胎干细胞心脏分化过程中的功能影响,特别是敲低TMEM88后心血管祖细胞阶段基因表达的变化。数据集所属分类为循环系统疾病/其他,主题标签为转录组学,体现了其与心脏发育及循环系统相关研究方向的关联。

【数据内容】

数据集收录的是人胚胎干细胞心脏分化过程中TMEM88敲低的转录组学数据。实验设计包括两种不同的慢病毒shRNA,分别靶向TMEM88基因座的不同结构域,并以对照shRNA作为参照。样本设置为:每种靶向TMEM88的shRNA各1个样本,对照shRNA 2个样本,合计4个样本,均通过芯片进行分析。数据聚焦于分化第5天心血管祖细胞出现这一关键时间点的总RNA表达谱。

【采集与来源】

数据来源于omicsdi.org。实验流程为:将两种靶向TMEM88不同结构域的慢病毒shRNA表达载体转导至未分化的人胚胎干细胞,随后进行嘌呤霉素筛选,再将筛选后的细胞沿心脏谱系进行分化。在分化第5天,即心血管祖细胞出现时,提取总RNA,并对每种shRNA样本及对照shRNA样本进行芯片分析。上述信息构成了该数据集采集与实验来源的核心描述。

【适用场景】

该数据集适用于研究TMEM88在人心胚胎干细胞向心血管谱系分化过程中的转录组效应,尤其是心血管祖细胞阶段的基因表达变化。可用于比较靶向TMEM88不同结构域的shRNA敲低效果与对照样本之间的表达差异,为理解TMEM88通过Wnt信号调控心血管祖细胞谱系承诺的分子机制提供转录组层面的数据支持。其主题标签为转录组学,适合转录组分析相关的研究场景。

【使用方法】

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【质量与限制】

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【引用与许可】

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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-43805

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

TMEM88对心脏发育不可或缺,并在前心系中通过抑制Wnt信号通路来决定心血管祖细胞谱系定向。将2种不同的慢病毒表达shRNA(靶向TMEM88基因座的不同结构域)转导至未分化的人胚胎干细胞(hES细胞)中。经嘌呤霉素筛选后,细胞沿心脏谱系分化。在分化的第5天(此时心血管祖细胞出现)提取总RNA。每种shRNA各取1个样本,对照shRNA取2个样本,进行芯片分析。

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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