1型血管性血友病内皮集落形成细胞基础与刺激状态下VWF释放的转录组分析
该数据集来自 data.mendeley.com,包含 26 个文件,涉及 1 型血管性血友病(Type 1 VWD)患者来源的内皮集落形成细胞在基础与刺激状态下 von Willebrand factor 释放的转录组分析

基本信息
资源简介
1型血管性血友病内皮集落形成细胞基础与刺激状态下VWF释放的转录组分析
Transcriptome analysis of basal and stimulated von Willebrand factor release from endothelial colony forming cells derived from Type 1 von Willebrand disease patients
该数据集来自 data.mendeley.com,包含 26 个文件,涉及 1 型血管性血友病(Type 1 VWD)患者来源的内皮集落形成细胞在基础与刺激状态下 von Willebrand factor 释放的转录组分析。样本来自加拿大 Kingston 东南安大略遗传性出血性疾病门诊招募的成年患者,纳入标准包括 VWF 抗原和/或活性水平在 0.05 至 0.50 IU/mL 之间、VWF:GPIbM/VWF:Ag 比值大于 0.6 且 VWF 多聚体正常。数据包含 miRNA 处理结果及多个样本的 counts 文件,可用于研究 VWD 相关基因表达与 VWF 释放调控机制(来源 Mendeley Data)。
【数据集背景】
源站首次发布:2022-09-20。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):所有参与者均提供了知情同意,本研究获得了 Queen’s University Health Sciences Ethics Review Board 的批准。通过位于加拿大 Kingston 的东南安大略遗传性出血性疾病门诊招募了年龄≥18 岁的 Type 1 VWD 患者。Type 1 VWD 患者的纳入标准包括 VWF 抗原(VWF:Ag)和/或 VWF 活性(VWF:GPIbM 或 VWF:RCo)水平在 0.05 至 0.50 IU/mL 之间,VWF:GPIbM/VWF:Ag 比值>0.6,且 VWF 多聚体正常。使用 350ng 总 RNA 作为输入,通过 QuantSeq 3’ mRNA-Seq Library Prep Kit(Lexogen,奥地利)构建 Illumina 兼容文库。文库大小和浓度分别使用 Labchip GX(Perkin Elmer)和 Qubit(Thermo Fisher)平台测定。独立索引并纯化的文库以等摩尔浓度混合,文库池进行
【数据结构与技术规格】
文件数 26 个,合计 10.01 MB。数据集 DOI:10.17632/jc2vnrsccw.1。
【主题与分类】
主题标签:血管性血友病、内皮集落形成细胞、转录组、VWF释放、mRNA-Seq、Type 1 VWD。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/jc2vnrsccw
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://data.mendeley.com/datasets/jc2vnrsccw
标准获取流程:
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 10.0 MB。
数据说明
Charles Hindmarch (2022). Transcriptome analysis of basal and stimulated von Willebrand factor release from endothelial colony forming cells derived from Type 1 von Willebrand disease patients [Dataset]. http://doi.org/10.17632/jc2vnrsccw.1
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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