GSE208608：miR-144/451缺失缓解β-地中海贫血小鼠贫血
研究将 miR-144/451 敲除小鼠与 th3+/- 小鼠杂交，发现双突变小鼠贫血显著改善。数据可用于分析 miR-144/451 缺失对 β-地中海贫血小鼠基因表达的影响，支撑贫血相关机制与表达谱分类研究（来源 NCBI）
基本信息
资源简介
GSE208608：miR-144/451缺失缓解β-地中海贫血小鼠贫血
Depletion of miR-144/451 alleviates anemia in β-thalassemic mice
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 Depletion of miR-144/451 alleviates anemia in β-thalassemic mice，包含 1 个文件 GSE208608_series_matrix.txt.gz，属于表达谱芯片数据，平台为 GPL20775，物种为 10090（小鼠）。研究将 miR-144/451 敲除小鼠与 th3+/- 小鼠杂交，发现双突变小鼠贫血显著改善。数据可用于分析 miR-144/451 缺失对 β-地中海贫血小鼠基因表达的影响，支撑贫血相关机制与表达谱分类研究（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Jul 19 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：为探究 miR-144/451 的缺失是否对 th3+/- 小鼠有害，我们将 miR-144/451 敲除（mKO）小鼠（基线时存在轻度贫血）13 与 th3+/- 小鼠（存在严重贫血）杂交。我们发现 mKO/th3+/- 双突变小鼠的贫血表现出显著改善。
【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、GPL20775、10090。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE208608
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 26 202，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=GSE208608
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
为探究miR-144/451的敲除是否对th3+/-小鼠有害，我们将miR-144/451敲除（mKO）小鼠（基线时伴有轻度贫血）13与th3+/-小鼠（伴有严重贫血）进行杂交。我们发现mKO/th3+/-双突变小鼠的贫血状况显著改善。为探索mKO/th3+/-小鼠贫血改善的机制，我们从四种基因型小鼠（包括WT、mKO、th3+/-、mKO/th3+/-小鼠）的骨髓中分离有核红细胞，用于微阵列分析。
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。
