量化基因表达模式揭示异常形态发生起源的数据
该数据集来自 search.dataone.org，主题为通过量化基因表达模式揭示异常形态发生的起源。研究针对先天性疾病的早期发育起源难以识别的问题，开发了一种通过精确量化发育器官中基因表达域的三维空间分布来追踪表型异常起源的方法
基本信息
资源简介
量化基因表达模式揭示异常形态发生起源的数据
Quantification of gene expression patterns to reveal the origins of abnormal morphogenesis
该数据集来自 search.dataone.org，主题为通过量化基因表达模式揭示异常形态发生的起源。研究针对先天性疾病的早期发育起源难以识别的问题，开发了一种通过精确量化发育器官中基因表达域的三维空间分布来追踪表型异常起源的方法。研究将几何形态计量学应用于光学投影断层扫描获得的三维基因表达数据，发现该方法足够灵敏，能够发现此前从未检测到的调控异常，并识别出与 Apert syndrome 相关的 Fgfr2 突变下游靶标基因表达中细微但显著的差异。数据涉及 Mus musculus 与 Limb development，可用于基因表达空间分布分析与形态发生研究（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：许多先天性疾病中，畸形的最早发育起源仍知之甚少。它们往往难以被阐明，因为遗传调控异常的最初迹象可能表现为基因表达的细微变化，这些变化难以检测，并可能在发育后期被继发效应所掩盖。在此，我们开发了一种方法，通过准确定量发育器官中基因表达域的三维空间分布来追踪表型异常的起源。通过将几何形态计量学应用于由光学投影断层扫描获得的三维基因表达数据，我们确定我们的方法足够灵敏，能够发现此前从未检测到的调控异常。我们识别出与 Apert syndrome 相关的 Fgfr2 突变下游靶标基因表达中细微但显著的差异，demonstrati
【主题与分类】
主题标签：Dusp6、gene expression pattern、Mus musculus、Apert syndrome、Limb development。本站分类：肌肉骨骼疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A875557f7a4d51ee5f8c807e2bf6b796106771bfab341032d78f97a7401e81571
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- OpenDataLab:
数据说明
Neus Martinez-Abadias; Roger Mateu Estivill; Jaume Sastre Tomas; Susan Motch Perrine; Melissa Yoon; Alex Robert-Moreno; Jim Swoger; Lucia Russo; Kazuhiko Kawasaki; Joan Richtsmeier; James Sharpe; Alexandre Robert-Moreno (2025). Quantification of gene expression patterns to reveal the origins of abnormal morphogenesis [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.8h646s0
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