C57BL/6J小鼠与DBA/2J小鼠对视神经损伤的差异反应

该数据集来自 NCBI,包含 GSE17117 系列数据,研究 C57BL/6J 小鼠与 DBA/2J 小鼠在视神经损伤后视网膜神经节细胞死亡的遗传差异

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL423410090
GSE17117: Differential response of C57BL/6J mouse and DBA/2J mouse to optic nerve crush

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

C57BL/6J小鼠与DBA/2J小鼠对视神经损伤的差异反应

Differential response of C57BL/6J mouse and DBA/2J mouse to optic nerve crush

该数据集来自 NCBI,包含 GSE17117 系列数据,研究 C57BL/6J 小鼠与 DBA/2J 小鼠在视神经损伤后视网膜神经节细胞死亡的遗传差异。源站描述显示,C57BL/6J 小鼠损伤后 RGC 存活率为 54%,DBA2/J 小鼠为 62%;使用 Illumina Mouse-6 芯片鉴定出 1,580 个表达显著变化的基因,其中 44% 的变异由损伤本身引起。数据可用于分析不同遗传背景下视神经损伤后的基因表达变化及 RGC 易感性差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 15 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):视网膜神经节细胞(RGC)死亡是许多致盲性疾病的最终结果,其中 RGC 丢失的时间进程和严重程度存在相当大的变异。事实上,这一过程似乎受到多种遗传和环境因素的影响。在本研究中,我们探索了两种近交系小鼠中神经节细胞死亡差异的遗传基础。我们发现,在视神经损伤后,C57BL/6J 小鼠的 RGC 比 DBA2/J 小鼠更易死亡(存活率 54% 对 62%)。使用 Illumina Mouse-6 微阵列,我们鉴定出 1,580 个在这两种小鼠视神经损伤后表达发生显著变化的基因。我们对视神经损伤后所发生变化的分析表明,最大量的变化(44% 的方差)由损伤本身引起。这包括与神经节

【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、GPL4234、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=GSE17117

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 21 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

视网膜神经节细胞(RGC)死亡是许多致盲性疾病的最终结果,其中RGC丢失的时间进程和严重程度存在相当大的差异。实际上,这一过程似乎受到多种遗传和环境因素的影响。在本研究中,我们探讨了两种近交系小鼠中神经节细胞死亡差异的遗传基础。我们发现,在视神经夹伤后,C57BL/6J小鼠的RGCs更易发生死亡(存活率为54%),而DBA2/J小鼠的存活率为62%。利用Illumina Mouse-6微阵列,我们在这些两种小鼠品系中识别出1,580个在视神经夹伤后表达发生显著变化的基因。对视神经夹伤后发生的变化进行分析表明,最大的变化量(占总变异的44%)是由损伤本身引起的。这包括与神经节细胞死亡、反应性胶质增生和再生失败相关的变化。基因变化的第二种模式(占总变异的23%)主要与C57BL/6J和DBA/2J小鼠品系之间观察到的基因表达差异有关。

基因表达中的其余变化代表了视神经挤压效应与小鼠遗传背景之间的相互作用。我们从这个数据集中提取了一个似乎与组织重塑相关的遗传网络。其中最引人注目的一组变化包括晶状体蛋白家族基因的成员,这可能代表了调节细胞死亡易感性的途径特征。两种广泛使用的小鼠品系对视神经挤压的不同反应被用来定义与神经节细胞死亡和反应性胶质增生相关的分子网络。这些结果构成了我们持续关注视网膜损伤修饰因子的基础。

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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