GSE12954:Dll1突变小鼠品系的表达谱分析

研究聚焦Notch信号通路配体Dll1的单倍剂量不足及错义突变(Dll1(C413Y))表型,涉及多个生物学过程的改变。数据可用于分析Dll1突变相关的转录组变化,探索Notch信号通路在免疫系统疾病等背景下的作用(来源 NCBI)

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL493710090
GSE12954: Expression Profiling of Dll1 mutant mouse line

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE12954:Dll1突变小鼠品系的表达谱分析

Expression Profiling of Dll1 mutant mouse line

该数据集为GSE12954,来源于NCBI,包含Dll1突变小鼠品系的基因表达谱芯片数据,共1个文件(GSE12954_series_matrix.txt.gz)。研究聚焦Notch信号通路配体Dll1的单倍剂量不足及错义突变(Dll1(C413Y))表型,涉及多个生物学过程的改变。数据可用于分析Dll1突变相关的转录组变化,探索Notch信号通路在免疫系统疾病等背景下的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 29 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:Notch信号通路是一条进化上保守的信号转导通路,参与胚胎模式形成以及发育和自更新过程中的细胞命运调控。近期研究表明,该通路是一个复杂相互作用系统的组成部分,还涉及其他信号转导通路,并与多种人类疾病相关。Delta样1(Dll1)是已知的Notch受体配体之一。Notch配体的作用了解较少。Dll1功能缺失导致胚胎致死,但Delta样1蛋白水平降低在成年阶段尚未被研究。方法/主要发现:在此我们展示了Dll1的单倍剂量不足表型以及一个错义突变Dll1等位基因(Dll1(C413Y))。单倍剂量不足导致复杂表型,多个生物学过程发生改变。这些改变

【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、GPL4937、10090。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE12954

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 20 201,引用时请注意版本时效。

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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

背景:Notch信号通路是一条在进化上保守的信号转导通路,参与胚胎模式形成以及发育和自我更新过程中的细胞命运调控。近期研究表明,该通路是涉及多种信号转导通路相互作用的复杂系统的一部分,并与多种人类疾病相关。Delta样1(Dll1)是Notch受体的已知配体之一。Notch配体的作用了解较少。Dll1功能缺失会导致胚胎致死,但Delta样1蛋白水平降低在成年阶段尚未被研究。方法/主要发现:在此我们展示了Dll1的单倍剂量不足表型以及一个错义突变Dll1等位基因(Dll1(C413Y))的表型。单倍剂量不足导致一个复杂表型,多个生物学过程发生改变。这些改变主要揭示了Dll1在代谢、能量平衡和免疫学中的重要性。这些动物体型更小、体重更轻,脂肪与瘦体重比例改变,血压升高并伴有轻度心动过缓。这些动物血液中胆固醇和甘油三酯水平降低。

在免疫学层面,由于信号网络在淋巴细胞不同分化、增殖和功能水平上的作用及精细调控,可观察到一种微妙的表型。此外,Notch信号网络的蛋白水解调控的重要性得到了强调。结论/意义:总之,Notch信号通路中某一组分的轻微改变即可影响整个生物体,这强调了该通路在大量过程中所具有的精细调控特征。

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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