slr-2 线虫 C2H2 锌指转录组表达谱
数据包含 1 个文件,样例为 GSE9246_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及表达谱芯片、GPL200 和 6239,本站分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 其他

基本信息
资源简介
slr-2 线虫 C2H2 锌指转录组表达谱
Transcriptome profiling of slr-2, C.elegans C2H2 Zn-finger
该数据集为 GSE9246,来源于 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 Transcriptome profiling of slr-2, C.elegans C2H2 Zn-finger,作者为 David S Fay,发布时间为 Oct 05 200。数据包含 1 个文件,样例为 GSE9246_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及表达谱芯片、GPL200 和 6239,本站分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 其他。源站描述指出 slr-2 数据集与肠道 SAGE 文库基因存在显著重叠,并与 lin-35 数据集共享肠道相关功能基因。该数据可用于线虫 C2H2 锌指基因 slr-2 的转录组表达谱分析及相关。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 05 200。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们的 slr-2 数据集显示,先前在一项基因表达系列分析(SAGE)肠道文库(McGhee 等,2006)中鉴定的基因存在强烈过表达(p 75% 的两个数据集共有的基因在相同方向上显示表达变化,尽管共有数据集包含大约等量的上调和下调基因。此外,lin-35 和 slr-2 数据集共有的超过五十个基因已知具有肠道相关功能。这些共有肠道基因中有些未出现在肠道 SAGE 文库中,可能是由于所检测动物的发育阶段不同(成虫对 L1)以及实验方法不同(SAGE 对微阵列)。
【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、GPL200、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=GSE9246
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 06 201,引用时请注意版本时效。
下载信息
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数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE9246
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们的slr-2数据集显示,先前在一项基因表达系列分析(SAGE)肠道文库中鉴定出的基因存在强烈的过度表达(p << 0.01);两个数据集共有812个基因。与肠道基因的失调一致,我们观察到几个重要代谢途径受到抑制,包括TOR和胰岛素信号网络,这表明slr-2(ku297)突变体经历了代谢应激。我们还比较了slr-2和lin-35单突变体中差异调控的基因。再次,我们看到了统计学上显著的重叠(p值 < 0.01);两个数据集共有261个基因。引人注目的是,两个数据集共有的基因中超过75%显示相同方向的表达变化,尽管共同数据集包含大约相等的上调和下调基因混合。此外,lin-35和slr-2数据集共有的超过五十个基因已知具有肠道相关功能。
这些常见的肠道基因中有些在肠道SAGE文库中未出现,可能是由于所检测动物的发育阶段不同(成虫与L1期)以及实验方法的不同(SAGE与微阵列)。关键词:分期突变虫的分析
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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