1型糖尿病视网膜病变大鼠视网膜circRNA-miRNA-mRNA网络RNA-seq数据集

该数据集来自链脲佐菌素诱导的1型糖尿病视网膜病变大鼠视网膜组织(n=3)及正常对照(n=3),包含小RNA(miRNA)测序与全转录组(circRNA/mRNA)测序,提供原始FASTQ文件与处理后表达数据

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2026-05-06 更新
浏览 10
基因组分类Diabetic retinopathy/diagnosis
Dataset: circRNA-miRNA-mRNA network in type-1 diabetic retinopathy – rat retina RNA-seq

基本信息

模态
基因组
大小
1.22814729 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-05-06
版本
v1

资源简介

1型糖尿病视网膜病变大鼠视网膜circRNA-miRNA-mRNA网络RNA-seq数据集

Dataset: circRNA-miRNA-mRNA network in type-1 diabetic retinopathy – rat retina RNA-seq

该数据集来自链脲佐菌素诱导的1型糖尿病视网膜病变大鼠视网膜组织(n=3)及正常对照(n=3),包含小RNA(miRNA)测序与全转录组(circRNA/mRNA)测序,提供原始FASTQ文件与处理后表达数据。数据可用于构建糖尿病视网膜病变中的circRNA-miRNA-mRNA ceRNA调控网络,支持差异表达分析、竞争性内源RNA机制探索及糖尿病视网膜病变相关分子标志物研究(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026-05-06。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):来自链脲佐菌素诱导的1型糖尿病视网膜病变大鼠(n=3)和正常对照(n=3)视网膜组织的RNA-seq数据。包括小RNA(miRNA)和全转录组(circRNA/mRNA)测序。提供原始FASTQ文件和处理后的表达数据。这些数据支持构建糖尿病视网膜病变中的circRNA-miRNA-mRNA ceRNA调控网络。

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个,合计 1.23 GB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.32181699.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Genomics。主题标签:Diabetic retinopathy/diagnosis。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Genomics。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_circRNA-miRNA-mRNA_network_in_type-1_diabetic_retinopathy_rat_retina_RNA-seq/32181699

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Yang, Ming (2026). Dataset: circRNA-miRNA-mRNA network in type-1 diabetic retinopathy – rat retina RNA-seq. figshare. Dataset

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源站:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32181699.v1

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  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。

数据集大小约 1.23 GB。

数据说明

来自链脲佐菌素诱导的1型糖尿病视网膜病变大鼠(n=3)和正常对照组(n=3)视网膜组织的RNA-seq数据。包括小RNA(miRNA)和全转录组(circRNA/mRNA)测序。提供了原始FASTQ文件和处理后的表达数据。这些数据支持构建糖尿病视网膜病变中的circRNA-miRNA-mRNA ceRNA调控网络。

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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