靶向下一代测序确定TGF-β1在肾纤维化中调控功能的数据集 [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,采用RNA-seq等高通量测序技术,研究TGF-β1对肾脏系膜细胞的调控作用。实验对系膜细胞进行TGF-β1处理3天,随后进行全基因组miRNA、RNA、MeDIP-seq和H3K27Me3表达谱分析,每个样本设3个重复

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基因组回归GPL1311210090
GSE121700: The use of targeted next-generation sequencing to determine the regulatory function of TGF‐β1 in kidney fibrosis [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

靶向下一代测序确定TGF-β1在肾纤维化中调控功能的数据集 [RNA-seq]

The use of targeted next-generation sequencing to determine the regulatory function of TGF‐β1 in kidney fibrosis [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,采用RNA-seq等高通量测序技术,研究TGF-β1对肾脏系膜细胞的调控作用。实验对系膜细胞进行TGF-β1处理3天,随后进行全基因组miRNA、RNA、MeDIP-seq和H3K27Me3表达谱分析,每个样本设3个重复。数据可用于探索mRNA、microRNA与表观遗传之间的关联,以及TGF-β1在慢性肾衰竭和糖尿病肾病进展中的调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 23 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转化生长因子-β(TGF-β1)在慢性肾衰竭的进展中发挥重要的调控作用。此外,肾小球系膜细胞的损伤是糖尿病肾病进展的核心。本研究旨在探索系膜细胞响应TGF-β1时mRNA、microRNA和表观遗传学之间的遗传关联。通过用TGF-β1处理系膜细胞3天,随后使用下一代测序(NGS)进行全基因组miRNA、RNA、MeDIP-seq和H3K27Me3表达谱分析,在不同分子水平上研究了TGF-β1对系膜细胞的调控作用。每个样本设计有3个重复样本。

【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:GPL13112、10090。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE121700

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 07 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE121700

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    • 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

转化生长因子-β(TGF-β1)在慢性肾衰竭的进展中发挥重要的调控作用。此外,肾小球系膜细胞的损伤是糖尿病肾病进展的核心环节。本研究旨在探讨系膜细胞响应TGF-β1时mRNA、microRNA与表观遗传学之间的遗传关联。通过用TGF-β1处理系膜细胞3天,随后利用下一代测序(NGS)进行全基因组miRNA、RNA、MeDIP-seq和H3K27Me3表达谱分析,在不同分子水平上研究了TGF-β1对系膜细胞的调控作用。每个样本设计了3个重复样本。

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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