链脲佐菌素注射后21天糖尿病小鼠数据集

源站描述显示,研究使用链脲佐菌素在 Tie2 GFP 转基因小鼠中诱导 I 型糖尿病模型,并在处理后三周从血糖 > 350 mg/dl 的小鼠中分离内皮细胞,经流式分选获得纯度 >95% 的内皮细胞群体,提取 RNA 后进行 oligodT 扩增,并在覆盖 32

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL580910090
GSE9072: Diabetic mice 21 days after streptozotocin injection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

链脲佐菌素注射后21天糖尿病小鼠数据集

Diabetic mice 21 days after streptozotocin injection

该数据集来自 NCBI,标题为 Diabetic mice 21 days after streptozotocin injection,属于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病方向。数据包含 1 个文件,样例为 GSE9072_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及 Expression profiling by array、GPL5809 和 10090。源站描述显示,研究使用链脲佐菌素在 Tie2 GFP 转基因小鼠中诱导 I 型糖尿病模型,并在处理后三周从血糖 > 350 mg/dl 的小鼠中分离内皮细胞,经流式分选获得纯度 >95% 的内皮细胞群体,提取 RNA 后进行 oligodT 扩增,并在覆盖 32,。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 17 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们使用链脲佐菌素在表达绿色荧光蛋白的转基因小鼠中诱导 I 型糖尿病模型,该绿色荧光蛋白由内皮特异性启动子(Tie2 GFP)控制。处理后三周,从血糖 > 350 mg/dl 的动物中分离内皮细胞。年龄匹配的小鼠接受假腹腔注射。从主动脉根部到肾分叉处快速处理,通过切碎和蛋白水解消化,随后进行荧光激活细胞分选,以获得纯度 >95% 的内皮细胞群体。从 >50,000 个内皮细胞中分离 RNA,并在微阵列转录分析前进行 oligodT 扩增,该微阵列展示代表 32,000 条小鼠转录本的 Operon V3 长寡核苷酸集合。失调的转录本通过实时 PCR 确认,包括 glycam1、angptl4、slc36a2、cidea、ad

【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:Expression profiling by array、GPL5809、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=GSE9072

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 18 201,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=GSE9072

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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

我们使用链脲佐菌素在内皮特异性启动子调控下表达绿色荧光蛋白的转基因小鼠(Tie2 GFP)中诱导了I型糖尿病模型。治疗三周后,从血糖>350 mg/dl的动物中分离出内皮细胞。年龄匹配的小鼠接受了假腹腔注射。从主动脉根部至肾分叉处迅速处理,通过切碎和蛋白水解消化,随后进行荧光激活细胞分选,以获得纯度超过95%的内皮细胞群体。从超过50,000个内皮细胞中提取RNA,并经过oligodT扩增后,在包含Operon V3集合的长寡核苷酸微阵列上进行转录分析,该集合代表了32,000个鼠类转录本。异常表达的转录本通过实时PCR确认,其中包括glycam1、angptl4、slc36a2、cidea、adam5、ces3、adipsin和脂联素。

通过全面研究I型糖尿病全动物模型体内细胞基因反应,我们发现了关键内皮转录物的新型调控机制,这些机制可能促进了伴随糖尿病出现的代谢、血管生成及促炎症反应。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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