时序晶状体基因表达微阵列分析以扩展眼基因发现工具iSyTE

该数据集来自 NCBI GEO,标题为分析时序晶状体基因表达微阵列以扩展眼基因发现工具 iSyTE。数据涵盖野生型及特定基因扰动突变小鼠的多个胚胎期与出生后晶状体微阵列表达谱,用于扩充 iSyTE 的基因发现能力,并配套开发了新的网络接口以便访问和下游分析

geo
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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL688710090
GSE100136: Analysis of temporal lens gene expression microarrays to expand the eye gene discovery tool iSyTE

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

时序晶状体基因表达微阵列分析以扩展眼基因发现工具iSyTE

Analysis of temporal lens gene expression microarrays to expand the eye gene discovery tool iSyTE

该数据集来自 NCBI GEO,标题为分析时序晶状体基因表达微阵列以扩展眼基因发现工具 iSyTE。数据涵盖野生型及特定基因扰动突变小鼠的多个胚胎期与出生后晶状体微阵列表达谱,用于扩充 iSyTE 的基因发现能力,并配套开发了新的网络接口以便访问和下游分析。文件数量为 1,样例文件为 GSE100136_series_matrix.txt.gz,可用于晶状体基因表达模式比较、候选白内障相关基因筛选及眼发育相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 16 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:虽然生物信息学基因发现工具 iSyTE(integrated Systems Tool for Eye gene discovery)已被证明能有效识别新的白内障相关基因,但它主要依赖于仅三个野生型小鼠胚胎阶段的晶状体富集表达。为提高 iSyTE 的功效,分析了来自野生型和特定基因扰动突变小鼠的广泛胚胎(E)和出生后(P)晶状体微阵列数据集,并开发了一个新的网络接口,以便有效访问和下游分析。

【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、GPL6887、10090。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE100136

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 25 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

目的:虽然生物信息学基因发现工具iSyTE(眼基因发现集成系统工具)已证明能有效识别新的白内障相关基因,但它主要依赖于仅三个野生型小鼠胚胎阶段的晶状体富集表达。为提高iSyTE的功效,我们分析了来自野生型和特定基因扰动突变小鼠的广泛胚胎期(E)和出生后(P)晶状体微阵列数据集,并开发了一个新的网络界面,以便有效访问和进行下游分析。方法:我们生成了五个新的小鼠晶状体微阵列,并与所有公开可用的Affymetrix和Illumina晶状体数据集一起进行了分析,这些数据集代表了以下阶段:E9.5、E10.25、E10.5、E11.5、E12.5、E15.5、E16.5、E17.5、E19.5、P0、P2、P4、P8、P12、P20、P28、P30、P42、P52、P56、P60,以及针对以下基因的小鼠突变体:Brg1、CBP:p300、E2f1:E2f2:E2f3、Foxe3、Hsf4、Klf4、Mafg:Mafk、Notch2、Pax6、Sparc、Tdrd7。

结果:整合的晶状体微阵列分析准确反映了已确立的基因表达模式,并定义了一个新的晶状体特征基因集,适用于胚胎期和出生后阶段,其中包括若干新候选基因,即Grifin、Ogn、Fabp5、Mboat1、Tmem40、Dhx32、Aldoc、Pgam2、Hmgn3、Mocs2、Gprc5b、Gstm1、Npl和Zbtb8b。对32种发育/遗传数据条件的联合分析,识别出若干可能在晶状体发育和/或稳态中发挥作用的新的转录和信号传导因子。结论:更新后的iSyTE网络界面:(1)全面提供了正常晶状体发育和白内障相关转录组动态的信息,并识别出这些过程中的新的高优先级候选因子;(2)提供了用户友好的可视化功能。

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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