野生型秀丽隐杆线虫暴露于Haptoglossa zoospora 6或12小时的RNA测序
该数据集为野生型秀丽隐杆线虫暴露于Haptoglossa zoospora 6小时和12小时后的RNA测序数据,包含感染与未感染样本,使用Illumina HiSeq 2500平台,经Kallisto比对至WBcel235转录组并用Sleuth分析差异表达基因

基本信息
资源简介
野生型秀丽隐杆线虫暴露于Haptoglossa zoospora 6或12小时的RNA测序
RNA sequencing of wild type C.elegans exposed to Haptoglossa zoospora for 6 or 12 hours
该数据集为野生型秀丽隐杆线虫暴露于Haptoglossa zoospora 6小时和12小时后的RNA测序数据,包含感染与未感染样本,使用Illumina HiSeq 2500平台,经Kallisto比对至WBcel235转录组并用Sleuth分析差异表达基因。数据可用于研究线虫对病原感染的转录组响应及与其他病原感染诱导基因的比较(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 01 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们旨在研究秀丽隐杆线虫对Haptoglossa zoospora感染的响应。为此,我们使用Illumina HiSeq 2500平台对发育至L4期的感染动物在病原暴露6小时和12小时后以及相同时间点的未感染动物进行了RNA测序。由Imperial College London测序设施(Hammersmith校区)生成并通过质量控制的序列reads,使用伪比对工具Kallisto比对到最新的秀丽隐杆线虫(WBcel235)转录组。生成的丰度文件使用Sleuth的R流程进行分析。从数据集中分离出p值<0.01且FDR值<0.1的差异表达基因,并与包括卵菌Myzocytiopsis humicola在内的其他秀丽隐杆线虫病原体感染中诱导的基因进行比较。该比较结果揭示了保守特征
【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:GPL18245、6239。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE175950
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 04 202,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=GSE175950
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
本研究旨在探究秀丽隐杆线虫对Haptoglossa游动孢子感染的响应。为此,我们利用Illumina HiSeq 2500平台,对发育至L4期的感染线虫(分别于病原体暴露后6小时和12小时)及相同时间点的未感染线虫进行了RNA测序。经伦敦帝国理工学院测序中心(Hammersmith校区)生成并通过质量控制的序列读段,使用伪比对工具Kallisto比对至最新的秀丽隐杆线虫(WBcel235)转录组。所生成的丰度文件通过Sleuth的R分析流程进行处理。从数据集中筛选出p值<0.01且FDR值<0.1的差异表达基因,并将其与其他秀丽隐杆线虫病原体(包括卵菌Myzocytiopsis humicola)感染中诱导的基因进行比较。该比较结果揭示了秀丽隐杆线虫识别卵菌所依赖的保守特征。
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。




