青鳉胚胎眼与眼类器官转录组分析数据
该数据集为青鳉(O. latipes)胚胎眼及眼类器官的转录组分析数据,包含发育第0、1、2、3、4天的整体类器官(晶状体与视网膜)、第1、2天胚胎前部(视泡或视杯后方解剖)以及3 dpf和4 dpf胚胎解剖眼的bulk RNA测序结果,每个样本设三个重复(S1、S2、S3)
![Transcriptome analysis of medaka embryonic eye and ocular organoids [data]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/147267.jpg)
基本信息
资源简介
青鳉胚胎眼与眼类器官转录组分析数据
Transcriptome analysis of medaka embryonic eye and ocular organoids [data]
该数据集为青鳉(O. latipes)胚胎眼及眼类器官的转录组分析数据,包含发育第0、1、2、3、4天的整体类器官(晶状体与视网膜)、第1、2天胚胎前部(视泡或视杯后方解剖)以及3 dpf和4 dpf胚胎解剖眼的bulk RNA测序结果,每个样本设三个重复(S1、S2、S3)。数据可用于评估眼类器官与胚胎眼中晶状体特异性基因表达的时间动态,支持发育生物学及眼相关疾病研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集旨在评估眼类器官和胚胎眼中晶状体特异性基因表达的时间动态。对青鳉鱼(O. latipes)胚胎眼及青鳉鱼来源的眼类器官在发育第0天、第1天、第2天、第3天和第4天的总RNA进行bulk RNA测序。对于总RNA测序,我们从整体类器官(由晶状体和视网膜组成)、第1天和第2天胚胎的前部(在视泡或视杯后方解剖)以及3 dpf和4 dpf胚胎的解剖眼中提取RNA。样本制备为三个重复(标记为样本S1、S2和S3)。考虑到类器官发育相对于胚胎发育有3小时延迟(Zilova et al., 2021),类器官在胚胎组织之后3小时收集用于RNA分离。总RNA使用Direct-zol RNA Microprep(Zymoresearc
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Developmental Biology。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://heidata.uni-heidelberg.de/citation?persistentId=doi:10.11588/DATA/VEREK9
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集旨在评估眼器官样体和胚胎眼晶状体特异性基因表达的时间动态。对青鳉鱼(O. latipes)胚胎眼及青鳉鱼来源眼器官样体在发育第0天、第1天、第2天、第3天和第4天的总RNA进行了bulk RNA测序。对于总RNA测序,我们从完整器官样体(由晶状体和视网膜组成)、第1天和第2天胚胎的前部(在视泡或视杯正后方解剖)以及第3天和第4天胚胎解剖出的眼组织中提取RNA。样品制备了三个重复(标记为样品S1、S2和S3)。考虑到器官样体发育相对于胚胎发育存在3小时延迟(Zilova et al., 2021),器官样体在胚胎组织之后3小时收集用于RNA分离。总RNA使用Direct-zol RNA Microprep(Zymoresearch,货号:R2060)按照制造商方案进行分离。文库制备使用NEBNext Ultra II RNA Library Prep Kit for Illumina、NEBNext Poly A Selection Kit和带有UMI的NEBNext Multiplex Oligos完成。
使用Qubit BR RNA检测试剂盒对输入RNA进行定量,并在Agilent Tapestation(RNA检测)上进行质量鉴定;文库使用Qubit DNA HS检测试剂盒定量,并在Agilent Tapestion(D1000检测)上进行质量鉴定。文库在Illumina NextSeq 550测序仪上进行测序。文库制备和测序由海德堡大学CCTP深度测序平台完成。样本命名方式为embryo_d0_S1(指第0天的胚胎样本,重复样本1)或lens_organoid_d1_S2(指第1天的眼类器官样本,重复样本2)。文库制备和测序分两次实验进行。第一次包含胚胎样本embryo_d1、embryo_d2、embryo_d3、embryo_d4,第二次包含embryo_d0以及类器官样本lens_organoid_d1、lens_organoid_d2、lens_organoid_d3和lens_organoid_d4。为提供内部参考及比较tw
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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