GSE77694:小鼠缺铁性贫血涉及红系母细胞线粒体自噬及基因表达改变

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE77694_series_matrix.txt.gz,针对小鼠缺铁性贫血模型的红系母细胞进行表达谱芯片检测

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1078710090
GSE77694: Iron deficiency anemia in mice involves alterations in mitophagy and gene expression in erythroblasts

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

GSE77694:小鼠缺铁性贫血涉及红系母细胞线粒体自噬及基因表达改变

Iron deficiency anemia in mice involves alterations in mitophagy and gene expression in erythroblasts

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE77694_series_matrix.txt.gz,针对小鼠缺铁性贫血模型的红系母细胞进行表达谱芯片检测。研究通过低铁饮食诱导小鼠严重缺铁性贫血,比较正常与缺铁状态下红系母细胞终末成熟过程中的转录组变化,发现广泛的基因表达改变和线粒体自噬紊乱。数据可用于分析缺铁性贫血的病理生理机制、铁作为红细胞成熟中基因表达网络协调者的功能,以及红系母细胞线粒体自噬相关基因表达模式(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 08 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):由于缺铁性贫血(IDA)是全球最常见的疾病之一,在公共卫生系统中预防和治疗 IDA 是一个重要问题。然而,由缺铁状态诱导的造血系统的精确适应性反应及其机制尚不完全清楚。在本研究中,建立了诱导小鼠严重缺铁性贫血的低铁饮食条件。对正常或缺铁状态下红系母细胞进行转录组分析,以描述 IDA 的病理细节。在缺铁状态下,红系母细胞终末成熟过程中诱导了广泛的基因表达变化和线粒体自噬紊乱。这些发现为 IDA 的病理生理学和分子生物学以及铁作为红细胞成熟中基因表达网络协调者的功能提供了新的见解。

【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 array、GPL10787、10090。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=GSE77694

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 02 201,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=GSE77694

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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

由于缺铁性贫血(IDA)是全球最常见的疾病之一,在公共卫生体系中预防和治疗IDA是一个至关重要的问题。然而,铁缺乏状态诱导造血系统的精确适应性反应及其机制尚未被完全了解。本研究建立了诱导小鼠严重缺铁性贫血的低铁饮食条件。对正常或铁缺乏状态下成红细胞进行转录组分析,以描述IDA的病理细节。在铁缺乏状态下,成红细胞终末成熟过程中诱导了广泛的基因表达变化和线粒体自噬紊乱。这些发现为IDA的病理生理学和分子生物学以及铁作为红细胞成熟过程中基因表达网络协调者的功能提供了新的见解。

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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