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)

基本信息
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。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE12954
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




