斑马鱼与青鳉心脏冷冻损伤后转录组比较分析

该数据集来自 NCBI,标题为斑马鱼与青鳉心脏冷冻损伤后转录组比较分析,属于循环系统疾病与心力衰竭方向。数据包含 1 个文件 GSE94617_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,涉及斑马鱼与青鳉两种模式生物

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基因组分类GPL208287955
GSE94617: Comparative transcriptome profiling of zebrafish and medaka hearts following cardiac cryoinjury

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

斑马鱼与青鳉心脏冷冻损伤后转录组比较分析

Comparative transcriptome profiling of zebrafish and medaka hearts following cardiac cryoinjury

该数据集来自 NCBI,标题为斑马鱼与青鳉心脏冷冻损伤后转录组比较分析,属于循环系统疾病与心力衰竭方向。数据包含 1 个文件 GSE94617_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,涉及斑马鱼与青鳉两种模式生物。可用于比较心脏损伤后再生与非再生模型的转录组差异,探索促进人类心脏再生的潜在因子(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):心力衰竭源于人类心脏在心肌梗死(MI)后无法补充受损组织,形成未消退的瘢痕,导致功能受损和组织重塑。与人类不同,包括某些鱼类和两栖类在内的许多动物能够再生心脏。已在包括斑马鱼(Danio rerio)在内的许多模型系统中进行比较分析,目的是识别可促进人类心脏再生的因子。然而,再生与非再生模型之间深刻的生理差异往往使得难以提取与心脏再生直接相关的信息性数据。最近,另一种淡水硬骨鱼青鳉(Oryzias latipes)被报道在心脏损伤后缺乏新生血管化和心肌细胞(CM)增殖的激活,并表现出过度

【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:GPL20828、7955。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE94617

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

心力衰竭源于人类心脏在心肌梗死(MI)后无法补充受损组织,形成难以消除的瘢痕,进而导致功能障碍和组织重塑。与人类不同,许多动物,包括某些鱼类和两栖类,能够再生心脏。为寻找能促进人类心脏再生的因素,已在包括斑马鱼(Danio rerio)在内的多种模型系统中开展了比较分析。然而,再生模型与非再生模型之间深刻的生理差异,往往难以提取出与心脏再生直接相关的有用数据。近期,另一种淡水硬骨鱼——青鳉(Oryzias latipes)——被报道在心脏损伤后缺乏新生血管化和心肌细胞(CM)增殖的激活,并表现出过度纤维化和难以消除的瘢痕。

这一发现提供了一个独特的机会,可以直接比较再生(斑马鱼)和非再生(青鳉)模型在心脏损伤后的修复反应,这两种模型具有共同的生理条件和解剖结构,以及系统发育上相近的直系同源基因。在此,我们通过斑马鱼和青鳉之间的比较转录组分析,研究了促进心脏再生的潜在触发因素。我们生成了一个包含超过15000个直系同源基因的详细数据集,涵盖了心脏损伤后第一周内的多个时间点。基于基因本体论的分析显示,两种模型在免疫反应和血管生成等过程中存在差异反应。通路分析进一步提出了可能导致这些差异反应的潜在候选因素,包括Toll样受体激动剂poly I:C。总之,这些数据为免疫反应在再生过程中的复杂作用提供了进一步的见解,并作为一个平台,用于识别和测试额外的调控

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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