JNK依赖性基因_rVSMC

源站描述指出，氧化应激依赖性基因定义为在大鼠血管平滑肌细胞中经H2O2处理后被诱导或抑制的基因。主题标签涉及表达谱芯片、GPL85平台和大鼠物种编号10116

geo

时间序列分类Expression profiling by arrayGPL8510116

基本信息

模态

时间序列

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

JNK依赖性基因_rVSMC

JNK-dependent genes_rVSMC

该数据集为GSE2190系列，标题为JNK-dependent genes_rVSMC，来源于NCBI，分类为感染性疾病/其他。源站描述指出，氧化应激依赖性基因定义为在大鼠血管平滑肌细胞中经H2O2处理后被诱导或抑制的基因。数据集包含1个文件，样例为GSE2190_series_matrix.txt.gz，作者为Koichi Yoshimura，发布时间为Jan 26 200。主题标签涉及表达谱芯片、GPL85平台和大鼠物种编号10116。该数据可用于研究JNK信号通路相关基因在血管平滑肌细胞氧化应激反应中的表达变化（来源 NCBI）。

【数据集背景】

源站首次发布：Jan 26 200。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：氧化应激依赖性基因定义为在大鼠血管平滑肌细胞中经H2O2处理后被诱导或抑制的基因。

【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、GPL85、10116。本站分类：感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE2190

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 21 201，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE2190

访问原始数据

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求？千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

去商城查看获取定制方案

使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE2190

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。

数据说明

氧化应激依赖性基因定义为在大鼠血管平滑肌细胞中由H2O2处理诱导或抑制的基因。大鼠血管平滑肌细胞中JNK诱导的基因定义为由编码组成型活性MKK7（caMKK7）和野生型JNK1（wtJNK1）的腺病毒诱导、并由编码显性负性JNK1（APF）的腺病毒抑制的基因。大鼠血管平滑肌细胞中JNK抑制的基因定义为由编码组成型活性MKK7（caMKK7）和野生型JNK1（wtJNK1）的腺病毒抑制、并由编码显性负性JNK1（APF）的腺病毒诱导的基因。编码核定位GFP的腺病毒用作对照。关键词 = 血管平滑肌关键词 = 过氧化氢关键词 = c-Jun N端激酶关键词 = JNK 关键词 = 腺病毒关键词 = 氧化应激关键词：重复样本

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