RPL5缺陷斑马鱼Diamond-Blackfan贫血模型转录组分析[miRNA-Seq]

研究通过高通量RNA-seq和miRNA-seq鉴定斑马鱼发育和造血过程中的关键基因、lncRNA和miRNA,发现RPL5通过P53通路部分介导原始和定向造血,多个基因和miRNA显著失调,并构建了调控网络

geo
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基因组分类GPL148757955
GSE58344: Transcriptome Analysis Reveals a Comprehensive Regulatory Network Involved in the Zebrafish Model of Diamond-Blackfan Anemia from RPL5 Deficiency [miRNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

RPL5缺陷斑马鱼Diamond-Blackfan贫血模型转录组分析[miRNA-Seq]

Transcriptome Analysis Reveals a Comprehensive Regulatory Network Involved in the Zebrafish Model of Diamond-Blackfan Anemia from RPL5 Deficiency [miRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE58344,包含1个文件(GSE58344_series_matrix.txt.gz),基于GPL14875平台对斑马鱼RPL5缺陷的Diamond-Blackfan贫血模型进行miRNA-Seq分析。研究通过高通量RNA-seq和miRNA-seq鉴定斑马鱼发育和造血过程中的关键基因、lncRNA和miRNA,发现RPL5通过P53通路部分介导原始和定向造血,多个基因和miRNA显著失调,并构建了调控网络。数据可用于研究造血、核糖体生物合成及发育相关的非编码RNA调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 10 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在本研究中,我们利用RPL5 morphants构建了DBA斑马鱼模型,并实施高通量RNA-seq和miRNA-seq以鉴定斑马鱼发育和造血过程中的关键基因、lncRNA和miRNA。我们发现RPL5为原始和定向造血过程所必需,这些过程部分由P53通路介导。cirh1a、noc2l、tars和nol6等基因以及dre-miR-10a*、dre-miR-722、dre-miR-737和dre-miR-142a-3p等miRNA显著失调,这些变化可能在造血、核糖体生物合成和发育过程中发挥关键作用。我们还表征了RPL5缺陷斑马鱼的lncRNome。通过构建综合调控网络,我们鉴定了网络中与P53通路相连的中心节点基因,几乎所有中心节点基因均被显著失调的miRNA靶向lis

【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:GPL14875、7955。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE58344

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

在本研究中,我们利用RPL5吗啉代敲低构建了斑马鱼DBA模型,并采用高通量RNA测序和miRNA测序技术,鉴定斑马鱼发育和造血过程中的关键基因、lncRNA和miRNA。我们发现RPL5为原始造血和定向造血过程所必需,且部分由P53通路介导。cirh1a、noc2l、tars和nol6等基因以及dre-miR-10a*、dre-miR-722、dre-miR-737和dre-miR-142a-3p等miRNA显著失调,这些变化可能在造血、核糖体生物合成和发育过程中发挥关键作用。我们还对RPL5缺陷斑马鱼的lncRNome进行了表征。通过构建全面的调控网络,我们鉴定了网络中与P53通路相连的核心节点基因,这些基因几乎全部受到上述显著失调miRNA的靶向调控。因此,我们的研究结果建立了RPL5缺陷斑马鱼模型中关键基因和miRNA的调控网络,并为RPL5介导的DBA及其他核糖体病的分子发病机制提供了全面基础。

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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