肝细胞HCF-1功能缺失小鼠模型中非酒精性脂肪性肝炎的快速再现 [RNA-seq]

该数据集是基于RNA-seq技术的小鼠肝细胞HCF-1基因敲除模型转录组数据,通过比较雄性和雌性敲除小鼠的肝脏表型,模拟了非酒精性脂肪肝向非酒精性脂肪性肝炎的疾病进展过程,主要用于研究HCF-1在肝脏代谢、线粒体功能和基因表达调控中的作用,为非酒精性脂肪性肝病的分子机制和潜在治疗靶点提供数据支持。

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干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 21
非酒精性脂肪性肝炎基因敲除
Rapid recapitulation of non-alcoholic steatohepatitis upon loss of HCF-1 function in mouse hepatocytes [RNA-seq]

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

肝细胞HCF-1功能缺失小鼠模型中非酒精性脂肪性肝炎的快速再现 [RNA-seq]

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Rapid recapitulation of non-alcoholic steatohepatitis upon loss of HCF-1 function in mouse hepatocytes [RNA-seq]》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Background and Aims: Host-cell factor 1 (HCF-1), encoded by the ubiquitously expressed X linked gene Hcfc1, is an epigenetic co-regulator important for mouse development and cell proliferation, including during liver regeneration. Here, we examine the role of HCF-1 in adult tissue physiology using, as model, the resting mouse liver. Methods: We used a hepatocyte-specific inducible Hcfc1 knock-out allele (called Hcfc1hepKO), to induce HCF-1 loss in hepatocytes of hemizygous Hcfc1 hepKO/Y males by…

【主题与分类】

主题标签:小鼠、肝、转录组。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=7bd408554d49ee0f6d50cec02d2aa41c

使用许可:openSource。

规范引用:PMID: 30559308, 31040203

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源站:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=7bd408554d49ee0f6d50cec02d2aa41c

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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

该数据集是一个基于RNA测序(RNA-seq)的公开小鼠模型数据,旨在研究宿主细胞因子1(HCF-1)在肝脏生理和疾病中的作用。数据集包含在肝细胞特异性诱导Hcfc1基因敲除(Hcfc1hepKO)小鼠模型中获取的转录组数据,通过比较雄性和雌性敲除小鼠的肝脏表型,模拟了非酒精性脂肪肝(NAFL)向非酒精性脂肪性肝炎(NASH)的疾病进展过程。数据来源于干细胞与再生医学数据中心,通过基因工程和RNA-seq技术构建。主要研究方向包括HCF-1在肝脏代谢、线粒体功能和基因表达调控中的作用,以及其在非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)发病机制中的角色,为研究NASH的分子机制和潜在治疗靶点提供模型和数据支持。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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