GSE168200:细胞间串扰调控房水流出通路并为青光眼治疗提供新靶点

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,围绕细胞间串扰对房水流出通路的调控及青光眼治疗靶点展开。研究利用单细胞 RNA 测序分析小鼠虹膜角膜角结构,并借助神经嵴特异性 Angpt1 敲除小鼠中 Schlemm's canal 缺失来辅助识别 Schlemm's canal 内皮细胞

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GSE168200: Cellular crosstalk regulates the aqueous humor outflow pathway and provides new targets for glaucoma therapies

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

GSE168200:细胞间串扰调控房水流出通路并为青光眼治疗提供新靶点

Cellular crosstalk regulates the aqueous humor outflow pathway and provides new targets for glaucoma therapies

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,围绕细胞间串扰对房水流出通路的调控及青光眼治疗靶点展开。研究利用单细胞 RNA 测序分析小鼠虹膜角膜角结构,并借助神经嵴特异性 Angpt1 敲除小鼠中 Schlemm's canal 缺失来辅助识别 Schlemm's canal 内皮细胞。数据可用于分析小梁网与 Schlemm's canal 之间的串扰,以及 Angpt1 在虹膜角膜角形成中的作用。文件数量为 1,样例文件为 GSE168200_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Angiopoietin-1 信号对于 Schlemm's canal 的发育至关重要,Schlemm's canal 是位于虹膜角膜角的大型淋巴样内皮血管。单细胞 RNA 测序是一种强大的工具,可用于检查组织内每种细胞类型的特定转录组。在这里,我们使用单细胞 RNA 测序来检查小鼠虹膜角膜角的结构,利用神经嵴特异性 Angpt1 敲除小鼠中 Schlemm's canal 的缺失来辅助识别 Schlemm's canal 内皮细胞。该数据集为分析小梁网 / Schlemm's canal 串扰以及 Angpt1 在虹膜角膜角形成中的作用提供了资源。

【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:GPL21103、10090。本站分类:眼及附器疾病/青光眼。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE168200

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 04 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE168200

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

血管生成素-1信号对于施莱姆管(Schlemm’s canal)的发育至关重要,施莱姆管是位于虹膜角膜角的一个大型类淋巴内皮血管。单细胞RNA测序是一种强大的工具,能够检测组织内每种细胞类型的特定转录组。在此,我们利用单细胞RNA测序来检查小鼠虹膜角膜角的结构,利用神经嵴特异性Angpt1敲除小鼠中施莱姆管的缺失来辅助识别施莱姆管内皮细胞。该数据集为分析小梁网/施莱姆管之间的相互作用以及Angpt1在虹膜角膜角形成中的作用提供了资源。

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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