小鼠肾脏组织:单侧输尿管梗阻小鼠与假手术对照
数据基于表达谱芯片(GPL4134,物种 10090),比较单侧输尿管梗阻小鼠与假手术对照的肾脏组织基因表达差异,可用于探索梗阻性肾病相关基因表达改变及其作为早期干预生物标志物的潜力(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
小鼠肾脏组织:单侧输尿管梗阻小鼠与假手术对照
Murine Kidney Tissue: Unilateral ureteral obstructed mice vs. Sham control
该数据集来源于 NCBI,标题为 Murine Kidney Tissue: Unilateral ureteral obstructed mice vs. Sham control,包含 1 个文件 GSE36496_series_matrix.txt.gz,作者为 Bo,Wu,发布时间为 Mar 14 201。数据基于表达谱芯片(GPL4134,物种 10090),比较单侧输尿管梗阻小鼠与假手术对照的肾脏组织基因表达差异,可用于探索梗阻性肾病相关基因表达改变及其作为早期干预生物标志物的潜力(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 14 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言与目的:肾功能丧失往往是肾脏梗阻手术干预的推动因素。梗阻性肾病以离散的形态学和生理学变化为特征,包括肾小管扩张、凋亡和萎缩,以及间质细胞浸润和进行性间质纤维化。我们假设存在与梗阻性肾病相关的基因表达改变,可作为早期干预的生物标志物。
【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、GPL4134、10090。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=GSE36496
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 10 201,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=GSE36496
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
引言与目的:肾功能丧失往往是肾脏梗阻需要手术干预的推动因素。梗阻性肾病以一系列离散的形态学和生理学改变为特征,包括肾小管扩张、细胞凋亡和萎缩,以及间质细胞浸润和进行性间质纤维化。我们假设,与梗阻性肾病相关的基因表达改变可作为早期干预的生物标志物。方法:对出生后第21天的C57BL/6小鼠实施单侧输尿管梗阻(UUO)或假手术,术后1、2、5和9天采集肾脏。从肾脏中提取RNA,并使用Agilent微阵列进行全面的基因表达谱分析。我们使用了生物学重复:13个UUO重复,9个假手术重复。双通道微阵列使用Cy3通道中的通用参考进行杂交。使用Ingenuity通路分析来分析基因表达数据的生物学功能和基因网络。
结果:微阵列分析显示,在梗阻后第1天至第9天,有超过1800个转录本表达上调或下调,其中包括许多先前报道过的转录本(FOS、CD44、CLU、SPP1和EGF)。通路分析显示,这些转录本在细胞活化/分化、免疫/炎症反应、细胞周期、代谢过程和转运等方面显著富集。有趣的是,IPA网络分析表明,涉及CEBPB/HNF4A的转录调控通路参与了梗阻性肾病。结论:转录谱分析鉴定了UUO后大量基因表达变化,并提示CEBPB/HNF4A通路在梗阻性肾病中的作用。该数据集为开发梗阻性肾病的生物标志物提供了基础。时间:术后收集样本的天数 体细胞修饰:对小鼠进行手术以产生尿道梗阻
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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