永生化小鼠肾上腺皮质细胞系ATCL7中Wnt/beta-catenin信号通路研究
该数据集来自NCBI GEO,包含永生化小鼠肾上腺皮质细胞系ATCL7在BIO(模拟Wnt/beta-catenin信号的小分子)或DMSO对照处理后的基因表达谱数据,共4对样本,使用GPL11533芯片平台

基本信息
资源简介
永生化小鼠肾上腺皮质细胞系ATCL7中Wnt/beta-catenin信号通路研究
Wnt/beta-catenin-signaling in immortalized mouse adrenocortical cell line ATCL7
该数据集来自NCBI GEO,包含永生化小鼠肾上腺皮质细胞系ATCL7在BIO(模拟Wnt/beta-catenin信号的小分子)或DMSO对照处理后的基因表达谱数据,共4对样本,使用GPL11533芯片平台。数据可用于研究Wnt/beta-catenin信号通路调控的基因,适用于内分泌、营养和代谢疾病相关的基础研究,以及差异表达分析和通路功能探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 09 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为了研究永生化小鼠肾上腺皮质细胞中受Wnt/Beta-catenin信号调控的基因,我们处理了一对ATCL7细胞培养物,一个用BIO(一种模拟Wnt/Beta-catenin信号的小分子)处理,另一个用对照处理。我们重复了3次,共得到4对样本。Wnt/beta-catenin通路在ATCL7细胞中不是基础活跃的,这些细胞似乎也不含有Wnt/Beta-catenin通路的任何突变。ATCL7细胞在37°C、含5% CO2的加湿培养箱中标准条件下生长。每个样本250,000个ATCL7细胞用0.5uM BIO(6-Bromoindirubin-3'-oxime)或0.01% DMSO(v/v)处理24小时,培养基为DMEM:F12生长培养基,含100U/mL青霉素/链霉素、1X胰岛素-转铁蛋白-硒-X、0.025%胎牛血清和0.025%马血清。收集细胞并提取RNA。
【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、GPL11533、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=GSE53971
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 18 201,引用时请注意版本时效。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
为了研究永生化小鼠肾上腺皮质细胞中受Wnt/β-catenin信号调控的基因,我们用一对ATCL7细胞培养物进行处理,其中一份用BIO(一种模拟Wnt/β-catenin信号的小分子)处理,另一份作为对照处理。我们额外重复了3次,共获得4对样本。Wnt/β-catenin通路在ATCL7细胞中并非基础活跃状态,这些细胞似乎也不含有Wnt/β-catenin通路的任何突变。ATCL7细胞在标准条件下于37°C、含5% CO2的加湿培养箱中培养。每份样本取250,000个ATCL7细胞,在含100U/mL青霉素/链霉素、1X胰岛素-转铁蛋白-硒-X、0.025%胎牛血清和0.025%马血清的DMEM:F12生长培养基中,用0.5μM BIO(6-溴靛玉红-3’-肟)或0.01%(v/v)DMSO处理24小时。收集细胞并使用RNeasy Plus Mini Kit(Qiagen)提取RNA。按照Ambion WT试剂盒方案,从250 ng总RNA制备生物素化cDNA(GeneAtlas™ WT Expression Kit用户手册 P/N 702935 Rev. 3)。我们使用Affymetrix Mouse Gene ST 1.1 strip arrays检测目标基因。
我们针对每个探针集采用配对T检验对数据进行了建模。我们还提供了一个补充文件,其中包含数据、部分统计分析以及当时使用的探针集注释(尽管用户可能希望获取新的注释)。根据Affymetrix注释,我们仅分析了类别为“main”、“—”和“flmrna->unmapped”的28944个探针集。
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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