线虫维生素B12代谢相关饮食条件与基因扰动RNA-seq图谱

数据来源于NCBI,属于内分泌、营养和代谢疾病/其他分类。基于大规模Worm Perturb-Seq数据,该数据集可用于推导未受扰动动物中代谢通路的连接方式,构建高度约束的半定量最优通量分布,并预测反应通量,从而在系统水平上研究线虫成年阶段的代谢特征(来源 NCBI)

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基因组预测GPL251456239
GSE255866: RNA-seq profiles of C. elegans with various dietary conditions and gene perturbations related to vitamin B12 metabolism

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

线虫维生素B12代谢相关饮食条件与基因扰动RNA-seq图谱

RNA-seq profiles of C. elegans with various dietary conditions and gene perturbations related to vitamin B12 metabolism

该数据集为GSE255866,包含秀丽隐杆线虫(C. elegans)在多种饮食条件及与维生素B12代谢相关基因扰动下的RNA-seq表达谱,共1个文件(GSE255866_series_matrix.txt.gz)。数据来源于NCBI,属于内分泌、营养和代谢疾病/其他分类。基于大规模Worm Perturb-Seq数据,该数据集可用于推导未受扰动动物中代谢通路的连接方式,构建高度约束的半定量最优通量分布,并预测反应通量,从而在系统水平上研究线虫成年阶段的代谢特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基因组规模代谢网络模型(MNMs)可与称为通量平衡分析的数学建模工具结合使用,以在系统水平上深入了解代谢。此类模型将生物体的代谢表示为一个整体,并不会自动揭示通量总体是如何连接的,即哪些反应携带通量、哪些不携带,而大规模测量通量具有挑战性。酶水平(以mRNA水平作为代理)可用于预测反应通量。然而,将基因表达数据与MNMs整合仅能部分约束通量模型。在这里,我们使用大规模Worm Perturb-Seq数据集推导未受扰动动物中代谢是如何连接的。我们提出了一个高度约束的半定量最优通量分布,反映了动物成年阶段代谢是如何连接的。我们发现了秀丽隐杆线虫代谢的几个特征,这些特征此前

【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:GPL25145、6239。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE255866

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 22 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

基因组尺度代谢网络模型(MNMs)可与一种称为通量平衡分析的数学建模工具结合使用,从而在系统层面深入理解代谢。此类模型将生物体的代谢作为一个整体来表示,并不会自动揭示通量整体是如何连接的,即哪些反应承载通量、哪些不承载,而大规模测量通量具有挑战性。酶水平(以mRNA水平作为代理指标)可用于预测反应通量。然而,将基因表达数据与MNMs整合仅能部分约束通量模型。在此,我们利用大规模Worm Perturb-Seq数据集,推导未受扰动动物中代谢是如何连接的。我们提出了一个高度约束的半定量最优通量分布,反映了成年阶段动物体内代谢的连接方式。我们发现了若干此前未知的秀丽隐杆线虫代谢特征,包括通过磷酸戊糖途径的循环通量,以及氨基酸和细菌RNA作为能源的主要用途,所有这些均通过同位素示踪得到了验证。

我们仅基于基因表达推断代谢连接关系的策略,应适用于多种系统,包括人类细胞。该数据集包含在概念验证研究中收集的RNA-seq图谱,这些研究涉及用于从Worm Perturb-Seq数据集预测通量连接关系的指标。该数据集包括三组数据:饲喂活菌与饲喂多聚甲醛灭活(PFA灭活)细菌的动物图谱;在维生素B12补充梯度下丙酸降解代谢中基因敲低的图谱;以及在维生素B12和胆碱补充条件下Met/SAM循环中基因敲低的图谱。

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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