oim 成骨不全小鼠模型耳囊与股骨转录组分析

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE333701,针对成骨不全 oim 小鼠模型的耳囊与股骨进行转录组分析。源站描述指出,研究对 12 周和 25 周龄 Col1a2oim 小鼠的股骨与耳囊标本进行转录组谱分析,发现两者整体转录组差异明显,且 25 周龄时骨形成相关转录本较 12 周龄减少

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE333701: Transcriptional Profiling of Otic Capsule and Femur in the oim Mouse Model of Osteogenesis Imperfecta

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

oim 成骨不全小鼠模型耳囊与股骨转录组分析

Transcriptional Profiling of Otic Capsule and Femur in the oim Mouse Model of Osteogenesis Imperfecta

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE333701,针对成骨不全 oim 小鼠模型的耳囊与股骨进行转录组分析。数据包含 1 个文件(GSE333701_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱,涉及 GPL24247 平台与小鼠物种(10090)。源站描述指出,研究对 12 周和 25 周龄 Col1a2oim 小鼠的股骨与耳囊标本进行转录组谱分析,发现两者整体转录组差异明显,且 25 周龄时骨形成相关转录本较 12 周龄减少。该数据可用于探索成骨不全相关听力损失的潜在分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):听力损失是脆骨病——成骨不全症(OI)常见且使人衰弱的并发症。现有针对更广泛人群年龄相关性听力损失的治疗无法满足 OI 患者的需求,这些患者表现出骨骼脆性并在青壮年时期开始丧失听力。导致 OI 听力损失的生物学机制尚不清楚,阻碍了预防性疗法的开发。为识别驱动该病症的潜在机制,我们对 12 周和 25 周龄 Col1a2oim 小鼠模型获取的股骨和耳囊标本进行了转录组谱分析。我们发现,无论小鼠基因型如何,股骨和耳囊的整体转录组均显著不同。此外,与 12 周龄相比,25 周龄时骨形成相关转录本减少。纯合小鼠

【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:GPL24247、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=GSE333701

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

听力损失是脆骨病——成骨不全症(OI)常见且致残性的并发症。现有针对普通人群年龄相关性听力损失的治疗方法无法满足OI患者的需求,这些患者表现出骨骼脆性,并在青年时期就开始丧失听力。导致OI听力损失的生物学机制尚不清楚,阻碍了预防性疗法的开发。为识别驱动该病症的潜在机制,我们对12周龄和25周龄的Col1a2oim小鼠模型获取的股骨和耳囊标本进行了转录组分析。我们发现,无论小鼠基因型如何,股骨和耳囊的整体转录组存在显著差异。此外,与12周龄相比,25周龄时骨形成相关转录本减少。与野生型小鼠相比,oim突变纯合小鼠在股骨和耳囊标本中均表现出与成骨细胞活性和I型胶原产生相关的转录本丰度增加。

oim与野生型小鼠耳囊之间最显著的差异在于编码黏蛋白和角蛋白的转录本耗竭,提示上皮细胞调控异常,而此前已有研究将上皮细胞调控异常与听力损失联系起来。我们的数据为骨发育不全症中破坏中耳的机制提供了新见解。对来自OI患者及更多OI模型的上皮细胞进行分析,可能为预防和/或治疗听力损失提示新策略。

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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