Fuchs角膜内皮营养不良患者角膜内皮中循环纤维细胞及树突状细胞衍生物的鉴定
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Fuchs 内皮性角膜营养不良患者角膜内皮中循环纤维细胞与树突状衍生物的鉴定,采用 RT-qPCR array CAPH10409 进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL21204
![GSE75674: Identification of Circulating Fibrocytes and Dendritic Derivatives in Corneal Endothelium of Patients with Fuchs' Dystrophy [RT-qPCR array CAPH10409]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/150239.jpg)
基本信息
资源简介
Fuchs角膜内皮营养不良患者角膜内皮中循环纤维细胞及树突状细胞衍生物的鉴定
Identification of Circulating Fibrocytes and Dendritic Derivatives in Corneal Endothelium of Patients with Fuchs' Dystrophy [RT-qPCR array CAPH10409]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Fuchs 内皮性角膜营养不良患者角膜内皮中循环纤维细胞与树突状衍生物的鉴定,采用 RT-qPCR array CAPH10409 进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL21204。数据仅含 1 个文件 GSE75674_series_matrix.txt.gz,作者为 An-Katrien De Roo,发布时间为 Dec 03 201。该数据可用于研究 FECD 的病理生理机制并探索非手术治疗靶点(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 03 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:Fuchs内皮性角膜营养不良(FECD)是一种退行性眼病,影响4%的40岁以上美国人。它是角膜内皮(CE)移植的主要适应症,而全球供体短缺。本研究旨在进一步了解FECD的病理生理学并确定非手术治疗靶点。
【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 RT-PCR、GPL21204、9606。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=GSE75674
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 31 201,引用时请注意版本时效。
下载信息
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:Fuchs内皮性角膜营养不良(FECD)是一种退行性眼病,影响4%的40岁以上美国人。它是角膜内皮(CE)移植的主要适应症,而全球供体短缺。本研究旨在进一步深入了解FECD的病理生理学,并确定非手术治疗的目标。方法:使用微阵列表达分析(n=4 FECD,n=4正常)、逆转录酶定量PCR(n=9 FECD,n=8正常)和免疫组织学(n=55 FECD,n=15正常),将迟发性FECD患者的CE与正常对照的CE进行比较。结果:这导致在所有检查的FECD CE样本中鉴定出循环纤维细胞及其树突状衍生物(在所有症状性FECD的临床阶段,且与既往白内障手术无关)。这些细胞在正常CE中不存在。在本研究中,我们表征了它们的形态、蛋白质表达谱、数量以及在FECD患者CE层内的定位。结论:循环纤维细胞及其树突状衍生物是FECD的一个新方面,值得进一步研究。
由于已知它们可在多种器官中引起纤维化,因此它们在FECD中可能发挥类似作用,并可能成为非手术治疗的有价值靶点。
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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