日本虻唾液腺RNA-seq分析数据集

研究对夏季活动高峰期采集的三只日本虻(Tabanus nipponicus)唾液腺混合样本进行RNA-seq分析,在无菌低温条件下提取总RNA后测序

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基因组分类GPL366073424078
GSE319147: RNA-seq analysis of Tabanus nipponicus Salivary Glands

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

日本虻唾液腺RNA-seq分析数据集

RNA-seq analysis of Tabanus nipponicus Salivary Glands

该数据集来自NCBI,标题为RNA-seq analysis of Tabanus nipponicus Salivary Glands,包含1个文件GSE319147_series_matrix.txt.gz。研究对夏季活动高峰期采集的三只日本虻(Tabanus nipponicus)唾液腺混合样本进行RNA-seq分析,在无菌低温条件下提取总RNA后测序。双端测序产生45,310,280条原始reads,88.75%成功比对;从头组装获得35,175个unigenes,并与Swiss-Prot比对获得UniProt ID,再映射到GO数据库分为三大类,功能注释显示富集于代谢、膜相关生物过程及结合/催化分子活性。该数据可用于吸血昆。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):日本虻(Tabanus nipponicus)是一种在夏季活动频繁的吸血昆虫,其唾液腺分泌物在介导成功吸血过程中起关键作用。本研究使用夏季活动高峰期采集的三只日本虻个体的混合唾液腺样本进行RNA-seq分析。测序前在无菌和低温条件下提取总RNA。双端测序产生45,310,280条原始reads,其中88.75%的reads成功比对。从头组装获得35,175个unigenes,将其与Swiss-Prot数据库比对以获得UniProt ID。这些ID被映射到GO数据库,并分为三个GO类别;功能注释显示富集于代谢、膜相关生物过程以及结合/催化分子活性,这些支撑了抗凝物质的合成与分泌。

【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:GPL36607、3424078。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=GSE319147

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 16 202,引用时请注意版本时效。

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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

日本虻是一种在夏季活动频繁的吸血昆虫,其唾液腺分泌物在成功吸血过程中起着关键的介导作用。本研究采集了夏季活动高峰期3只日本虻的混合唾液腺样本,用于RNA-seq分析。测序前在无菌低温条件下提取总RNA。双端测序共产生45,310,280条原始读序,其中88.75%的读序成功比对。从头组装获得35,175条unigene,将其比对至Swiss-Prot数据库以获得UniProt ID。这些ID映射至GO数据库,并归类为三个GO类别;功能注释显示其富集于代谢、膜相关生物过程以及结合/催化分子活性,这些功能支撑了抗凝血唾液成分的合成与分泌,而该成分对于吸血适应和微生物胁迫抗性至关重要。与KEGG数据库比对后获得KEGG ID,映射后得到唯一KO,随后进行了KEGG富集分析。

这个高质量的转录组数据集代表了T. nipponicus的首个基因表达谱,它建立在以往实验基础之上,为理解虻类的关键生理过程提供了宝贵见解,包括抗凝血、血餐消化、抗氧化防御、与哺乳动物宿主免疫互作以及微生物抵抗等方面。

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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