野生型与Ndst1缺陷小鼠巨噬细胞泡沫细胞转化前后基因表达数据集
该数据集来自NCBI GEO(GSE51009),比较野生型与Ndst1缺陷小鼠骨髓来源巨噬细胞在基础生长培养基及经50µg/ml聚集LDL诱导泡沫细胞转化后的转录组

基本信息
资源简介
野生型与Ndst1缺陷小鼠巨噬细胞泡沫细胞转化前后基因表达数据集
Gene expression in macrophages derived form wild-type and Ndfst1-deficient mice before and after foam cell conversion
该数据集来自NCBI GEO(GSE51009),比较野生型与Ndst1缺陷小鼠骨髓来源巨噬细胞在基础生长培养基及经50µg/ml聚集LDL诱导泡沫细胞转化后的转录组。通过Ndst1f/f与LysMCre杂交实现髓系细胞Ndst1失活,利用表达谱芯片评估硫酸乙酰肝素硫酸化改变对基因表达的影响,可用于研究巨噬细胞硫酸乙酰肝素蛋白聚糖在动脉粥样硬化中的作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 19 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为了检验巨噬细胞硫酸乙酰肝素蛋白聚糖在动脉粥样硬化形成中的作用,我们在巨噬细胞中失活了生物合成基因N-乙酰葡糖胺N-脱乙酰酶-N-磺基转移酶1(Ndst1)。为了确定改变Ndst1表达的影响,我们将携带Ndst1条件性loxP侧翼(“floxed”)等位基因的小鼠(Ndst1f/f)与在溶菌酶2启动子控制下表达细菌Cre重组酶的转基因小鼠(LysMCre)杂交,以驱动髓系细胞中该基因的失活。我们比较了来自Ndst1f/fLysMCre-和Ndst1f/fLysMCre+巨噬细胞的骨髓来源巨噬细胞在基础生长培养基中以及使用50µg/ml聚集LDL(agLDL)进行泡沫细胞转化后的转录组,以评估改变的巨噬细胞硫酸乙酰肝素硫酸化对基因表达的影响。
【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、GPL6885、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=GSE51009
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 14 201,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=GSE51009
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
为考察巨噬细胞硫酸乙酰肝素蛋白聚糖在动脉粥样硬化形成中的作用,我们在巨噬细胞中失活了生物合成基因N-乙酰葡糖胺N-脱乙酰酶-N-磺基转移酶1(Ndst1)。为确定改变Ndst1表达的影响,我们将携带Ndst1条件性loxP侧翼(“floxed”)等位基因的小鼠(Ndst1f/f)与在溶菌酶2启动子(LysMCre)控制下表达细菌Cre重组酶的转基因小鼠杂交,以驱动该基因在髓系细胞中的失活。我们比较了基础生长培养基中以及使用50µg/ml聚集LDL(agLDL)转化为泡沫细胞后,来自Ndst1f/fLysMCre-和Ndst1f/fLysMCre+巨噬细胞的骨髓来源巨噬细胞转录组,以评估巨噬细胞硫酸乙酰肝素硫酸化改变对基因表达的影响。
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。




