4q连锁型与表型FSHD在肌源性分化不同阶段的表达谱

该数据集来自 omicsdi.org,属于肌肉骨骼疾病分类,主题为转录组学。数据利用 Human GeneChip Exon 1.0 ST 平台,分析 FSHD-1、FSHD-2 患者及健康对照在肌源性分化过程中的全局基因表达谱

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Expression profiling of 4q-linked and phenotypic FSHD in different steps of myogenic differentiation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

4q连锁型与表型FSHD在肌源性分化不同阶段的表达谱

该数据集来自 omicsdi.org,属于肌肉骨骼疾病分类,主题为转录组学。数据利用 Human GeneChip Exon 1.0 ST 平台,分析 FSHD-1、FSHD-2 患者及健康对照在肌源性分化过程中的全局基因表达谱。样本包括三名 FSHD-1、两名 FSHD-2 患者及三名健康对照的原代人成肌细胞,并比较增殖期成肌细胞与分化 8 天后的肌管,共生成 16 个表达谱,覆盖 6 种细胞类型。该数据可用于评估 FSHD 在肌肉分化过程中的分子扰动(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):导致FSHD表型的特定基因尚未被确定。我们使用Human GeneChip Exon 1.0 ST平台分析FSHD-1、FSHD-2和对照在肌源性分化过程中的全局基因表达谱。在本数据集中,我们纳入了来自三名FSHD-1和两名FSHD-2患者以及三名健康对照(CN)的人原代成肌细胞的表达数据。这些数据用于评估FSHD在肌肉分化时的分子扰动;我们比较了患者和CN的增殖成肌细胞以及细胞分化8天后获得的相应肌管。从6种不同细胞类型中生成了16个表达谱:包括来自健康供体以及FSHD-1和FSHD-2患者的成肌细胞和肌管。在FSHD-1测定中选择了P < 0.01且FC > 2的基因探针集,而在FS

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-26061

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    • 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

The specific gene(s) responsible for FSHD phenotype have not yet been identified. We used the Human GeneChip Exon 1.0 ST platform to analyze the global gene expression profiles of FSHD-1, FSHD-2 and controls during myogenic differentiation. In this dataset, we include the expression data of human primary myoblasts obtained from three FSHD-1 and two FSHD-2 patients, and three healthy controls (CN). This data are used to evaluate the molecular perturbation of FSHD upon muscle differentiation; we compared patients and CN proliferating myoblasts as well as the corresponding myotubes obtained after 8 days of cell differentiation. 16 expression profiles were generated from 6 different cell types: including myoblasts and myotubes from healthy donors and FSHD-1 and FSHD-2 patients. Gene probesets with P < 0.01 and FC > 2 were selected in FSHD-1 assay, whereas P < 0.001 and FC > 2 were used in FSHD-2, in the attempt to overcame problems due to the small sample size analyzed.

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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