CasRx介导的RNA靶向可防止年龄相关性黄斑变性小鼠模型中的脉络膜新生血管化
该数据集包含利用CRISPR-Cas13基因编辑系统（CasRx）在激光诱导的年龄相关性黄斑变性（AMD）小鼠模型中，靶向敲低Vegfa基因RNA以抑制脉络膜新生血管（CNV）形成的实验研究数据，数据模态涉及基因表达、病理图像和临床指标，主要用于探索RNA靶向编辑技术在治疗湿性AMD等视网膜血管新生疾病中的潜在应用与疗效评估。
基本信息
资源简介
CasRx介导的RNA靶向可防止年龄相关性黄斑变性小鼠模型中的脉络膜新生血管化
【一句话概览】
该数据来自一项概念验证研究，展示RNA靶向CRISPR系统Cas13可在体内敲低Vegfa，从而预防年龄相关性黄斑变性小鼠模型中激光诱导的脉络膜新生血管形成。Cas13为体外操控RNA转录本提供了高效途径，本研究进一步证明其在体内靶向RNA的可行性。数据标签涉及CRISPR-Cas13、VEGFA、年龄相关性黄斑变性、小鼠模型、脉络膜新生血管及RNA靶向（来源 braindatacenter.cn）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data of ''CasRx-mediated RNA targeting prevents choroidal neovascularization in a mouse model of age-related macular degeneration''》。
【数据内容】
源站原始描述：RNA-targeting CRISPR system Cas13 offers an efficient approach for manipulating RNA transcripts in vitro. In this perspective, we provide a proof-of-concept demonstration that Cas13-mediated Vegfa knockdown in vivo could prevent the development of laser-induced CNV in mouse model of Age-related macular degeneration
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：靶向RNA的CRISPR系统Cas13为体外操纵RNA转录本提供了一种高效方法。在此视角下，我们提供了一项概念验证演示，表明在年龄相关性黄斑变性小鼠模型中，Cas13介导的体内Vegfa敲低能够阻止激光诱导的CNV发展。
【主题与分类】
主题标签：CRISPR-Cas13、VEGFA、age-related macular degeneration(AMD)、mouse model、choroidal neovascularization、RNA targeting。
【获取与许可】
源站页面：https://www.braindatacenter.cn/datacenter/web/#/dataSet/details?id=1732289459430875137
下载信息
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数据集获取
源站：https://www.braindatacenter.cn/datacenter/web/#/dataSet/details?id=1732289459430875137
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集来源于一项利用CRISPR-Cas13系统（CasRx）进行体内RNA靶向编辑的研究。研究聚焦于年龄相关性黄斑变性（AMD），特别是其湿性亚型中脉络膜新生血管（CNV）的形成。数据集包含通过激光诱导建立的老年性黄斑变性小鼠模型实验数据，记录了使用CasRx系统靶向并敲低血管内皮生长因子（Vegfa）基因的RNA转录本后，对CNV发展的抑制效果。数据内容可能涉及基因表达水平、病理切片图像、血管形态测量以及相关的临床观察指标。该数据集为研究基因编辑技术在眼科疾病治疗，尤其是针对AMD等视网膜血管性疾病的干预策略提供了重要的实验依据。
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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