PRJDB20470:石膏固定改变小鼠骨骼肌细胞外囊泡miRNA表达谱
该数据集来自 NCBI,聚焦小鼠骨骼肌来源细胞外囊泡的 microRNA 表达谱。研究通过石膏固定建立小鼠肌肉萎缩模型,采用基于 RNA 测序的综合方法,比较固定导致的肌肉萎缩对骨骼肌来源细胞外囊泡 microRNA 谱的影响

基本信息
资源简介
PRJDB20470:石膏固定改变小鼠骨骼肌细胞外囊泡miRNA表达谱
PRJDB20470 数据集来自 NCBI,聚焦小鼠骨骼肌来源细胞外囊泡的 microRNA 表达谱。研究以石膏固定建立小鼠肌肉萎缩模型,采用基于 RNA 测序的综合方法,考察固定导致的肌肉萎缩对骨骼肌来源细胞外囊泡 microRNA 谱的影响。该数据集属于肌肉骨骼系统疾病领域的转录组或基因表达主题数据,为研究失用性肌肉萎缩过程中细胞外囊泡性质与功能变化提供表达谱层面的资料。
【数据集背景】
不活动导致的肌肉萎缩会引起多种身体功能下降。已有研究揭示骨骼肌可分泌外泌体等细胞外囊泡,但失用性萎缩肌肉所分泌细胞外囊泡的性质与功能变化尚不清楚。该数据集对应的研究即针对这一问题,以石膏固定诱导的小鼠肌肉萎缩为模型,考察骨骼肌来源细胞外囊泡的 microRNA 谱在萎缩条件下的改变,从而为理解失用性肌肉萎缩中细胞外囊泡通讯功能的变化提供基础。
【数据内容】
该数据集的核心内容是小鼠骨骼肌来源细胞外囊泡的 microRNA 表达谱,属于转录组或基因表达范畴。研究采用基于 RNA 测序的综合方法对 microRNA 谱进行测定与比较,关注石膏固定所致肌肉萎缩对上述表达谱的影响。数据所覆盖的具体样本数量、测序深度、表达矩阵规模、差异表达 microRNA 数目及注释信息等,源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。研究对象为小鼠,肌肉萎缩模型通过石膏固定建立,检测材料为骨骼肌来源的细胞外囊泡,检测对象为其 microRNA。关于小鼠品系、年龄、性别、固定时长、样本取材与细胞外囊泡分离方法、测序平台与建库策略等实验细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于肌肉骨骼系统疾病特别是失用性肌肉萎缩相关的研究场景,可用于探讨石膏固定诱导的肌肉萎缩对骨骼肌来源细胞外囊泡 microRNA 表达谱的影响;也可作为细胞外囊泡介导的肌肉与其他组织间通讯研究的表达谱参考,并支持与转录组或基因表达主题相关的比较分析。涉及具体分析目标时,应结合源站记录确认数据适用性。
【使用方法】
使用时应先访问 NCBI 源站记录,了解数据组织方式与获取途径,再根据研究目的选取相应的 microRNA 表达谱数据进行检索、下载与分析。由于源站未提供样本分组、测序平台与数据处理流程等细节,使用前需在源站核实相关说明,并依据数据实际格式选择分析工具。本数据集的下载地址、文件格式、访问权限及是否提供处理代码等信息,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于 RNA 测序的综合方法获得,针对小鼠石膏固定肌肉萎缩模型下骨骼肌来源细胞外囊泡的 microRNA 谱。其局限在于物种为小鼠,结论外推到人类时需谨慎;样本量、重复数、测序质量指标、数据完整性及批次效应等信息源站未提供,使用时应结合源站记录评估数据质量与适用范围。
【引用与许可】
该数据集来自 NCBI,源站记录编号为 PRJDB20470。关于引用方式、作者列表、发表文献、许可条款与数据使用规定,源站未提供,使用与再分发前应在源站核实。
下载信息
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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。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJDB20470
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
失用性肌肉萎缩会导致多种身体功能下降。尽管已有研究揭示骨骼肌可分泌外泌体等细胞外囊泡,但失用性萎缩肌肉所分泌细胞外囊泡的性质与功能变化尚不清楚。我们采用基于RNA测序的综合分析方法,研究了石膏固定所致肌肉萎缩对小鼠骨骼肌来源细胞外囊泡microRNA谱的影响。
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。
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