狗黄斑视网膜及支持组织的基因表达分析:与人类黄斑基因表达谱的比较

该数据集来自NCBI,包含狗黄斑区及上级周边区视网膜和视网膜色素上皮/脉络膜的RNA测序数据,样本大小为8mm,分别取样

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基因组回归GPL209889615
GSE227619: Analysis of gene expression in the dog macular retina and supporting tissues: comparison with human macular gene expression profiles

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

狗黄斑视网膜及支持组织的基因表达分析:与人类黄斑基因表达谱的比较

Analysis of gene expression in the dog macular retina and supporting tissues: comparison with human macular gene expression profiles

该数据集来自NCBI,包含狗黄斑区及上级周边区视网膜和视网膜色素上皮/脉络膜的RNA测序数据,样本大小为8mm,分别取样。测序读段比对到CanFam3.1,通过原始读段计数分析确定每个组织内黄斑与周边区之间显著差异表达的基因。类似分析流程也用于人类数据比较。数据可用于研究狗作为人类遗传性视网膜疾病模型的黄斑基因表达特征,以及黄斑病变相关基因的差异表达(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):狗常被用作人类遗传性视网膜疾病的模型。由于狗视网膜包含一个类似黄斑的区域,狗易患黄斑病变,且与人类有许多共同的遗传病因。人类黄斑基因表达已被表征,为黄斑疾病的潜在基础提供了见解。我们试图比较狗和人类的黄斑基因表达谱,并探究黄斑疾病相关基因在黄斑与周边区之间的差异表达。对狗黄斑区和上级周边区的8mm样本进行了RNA测序,分别取样视网膜和视网膜色素上皮/脉络膜。读段序列比对到CanFam3.1,分析原始读段计数以确定每个组织内黄斑与周边区之间显著差异表达的基因。类似的分析流程也用于

【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:GPL20988、9615。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=GSE227619

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 26 202,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

犬类常被用作人类遗传性视网膜疾病的模型。由于犬视网膜包含一个类似黄斑的区域,犬易患与人类具有许多共同遗传病因的黄斑病变。人类黄斑基因表达已被表征,为黄斑疾病的潜在基础提供了见解。我们试图比较犬与人类的黄斑基因表达谱,并探究黄斑疾病相关基因在黄斑与外周之间的差异表达。对犬黄斑区和上外周区的8毫米样本进行了RNA测序,分别采集视网膜和视网膜色素上皮/脉络膜。读取序列比对到CanFam3.1,并分析原始读取计数,以确定每种组织内黄斑与外周之间显著差异表达的基因。使用已发表的人类样本数据集采用了类似的分析流程,以便直接进行犬/人比较。使用Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery鉴定了涉及显著差异表达基因的通路和过程。

狗与人类在黄斑视网膜差异基因表达的程度和方向上具有一致性,多个共享的生物学通路参与了差异表达。在视网膜的支持组织(RPE、脉络膜、巩膜)中,狗与人类之间的相似性较少。许多与狗和人类遗传性视网膜及黄斑疾病相关的基因在黄斑与外周之间呈差异表达。约三分之二与人类年龄相关性黄斑变性相关的基因在至少一种人类组织中呈差异表达,而约一半在至少一种狗组织中呈差异表达。这项工作支持狗黄斑视网膜区域在差异基因表达方面与人类黄斑具有相似性。尽管在狗中尚未描述年龄相关性黄斑病变,但证据支持

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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