海藻酸降冰片烯水凝胶包裹肾类器官的RNA提取方法比较

该数据集来自DataverseNL,对应一项比较海藻酸降冰片烯水凝胶包裹肾类器官RNA提取方法的研究。水凝胶基质会干扰RNA产量、纯度及下游应用,研究系统评估了适用于哺乳动物组织和植物来源材料的常用提取方法,并考察了是否预先酶解水凝胶的影响,通过分光光度法和荧光法评估RNA产量与纯度,并分析RNA完

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医学影像Medicine, Health and Life Sciences
Comparison of RNA Extraction Methods from Kidney Organoids Encapsulated in Alginate Norbornene

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

海藻酸降冰片烯水凝胶包裹肾类器官的RNA提取方法比较

Comparison of RNA Extraction Methods from Kidney Organoids Encapsulated in Alginate Norbornene

该数据集来自DataverseNL,对应一项比较海藻酸降冰片烯水凝胶包裹肾类器官RNA提取方法的研究。水凝胶基质会干扰RNA产量、纯度及下游应用,研究系统评估了适用于哺乳动物组织和植物来源材料的常用提取方法,并考察了是否预先酶解水凝胶的影响,通过分光光度法和荧光法评估RNA产量与纯度,并分析RNA完整性,可用于筛选适合可靠基因表达分析的优化提取方案(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):将肾类器官包裹在水凝胶中可提供仿生环境,增强其用于疾病建模和药物筛选的结构与功能相关性。然而,水凝胶基质的存在对分子分析构成重大挑战,尤其是RNA提取,残留材料会干扰产量、纯度及下游应用。本研究旨在系统评估海藻酸降冰片烯水凝胶包裹肾类器官的RNA提取方法,并确定适合可靠基因表达分析的优化方案。我们比较了针对哺乳动物组织和植物来源材料设计的常用提取方法,包括预先酶解水凝胶和不进行酶解两种情况。RNA产量和纯度通过分光光度法和荧光法评估,同时分析RNA完整性

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/PYPIDE

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源站:https://doi.org/10.34894/PYPIDE

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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

将肾脏类器官封装在水凝胶中可提供仿生环境,增强其用于疾病建模和药物筛选的结构与功能相关性。然而,水凝胶基质的存在对分子分析构成重大挑战,尤其是RNA提取,残留材料可能干扰产量、纯度及下游应用。本研究旨在系统评估封装于藻酸盐-降冰片烯水凝胶中的肾脏类器官的RNA提取方法,并确定适用于可靠基因表达分析的优化方案。我们比较了常用于哺乳动物组织和植物来源材料的提取方法,包括是否预先对水凝胶进行酶消化。通过分光光度法和荧光法评估RNA产量与纯度,通过Bioanalyzer分析RNA完整性,并通过管家基因的定量PCR评估下游检测中的性能。

我们的结果表明,与悬浮培养相比,封装类器官的RNA产量始终较低,这反映出封装条件下类器官尺寸较小且代谢活性降低。悬浮样本与封装样本的分光光度纯度比值存在差异,但所有方法的RNA完整性均得以保持,数值处于可接受范围内。定量PCR显示,基于TRIzol的提取方法在悬浮样本与封装样本之间引入了显著变异。相反,采用海藻酸裂解酶消化后接Maxwell RSC RNA试剂盒的方案产生了重复性最佳的结果。对照样本与封装样本的Ct值高度一致,各重复间条件间变异保持在0.5个标准差以下。这些发现凸显了调整RNA分离方案以考虑水凝胶存在的重要性。海藻酸裂解酶消化结合植物RNA提取

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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