内皮细胞中敲除Arid1a后,扰乱了血管发生、神经发生和星形胶质细胞发生

该数据集包含来自Arid1a内皮条件敲除小鼠和野生型小鼠内皮细胞的RNA测序数据,属于基因表达模态,通过全基因组分析揭示了Arid1a缺失对血管发生、神经发生和星形胶质细胞发生的调控作用,主要用于研究内皮细胞在发育过程中的分子机制及其在血管生成和神经发育相关疾病中的潜在应用。

干细胞与再生医学数据中心
2023-04-28 更新
浏览 33
血管发生神经发生星形胶质细胞发生命运决定angiogenesisneurogenesisastrogenesisfate determination小鼠血管Endothelial单细胞组
Endothelial Cell Arid1a Knockout Disrupts Angiogenesis, Neurogenesis, and Astrogliogenesis

基本信息

许可
CC0
创建/更新时间
2023-04-28

资源简介

内皮细胞中敲除Arid1a后,扰乱了血管发生、神经发生和星形胶质细胞发生

【数据集背景】

本数据集源站标题为《内皮细胞中敲除Arid1a后,扰乱了血管发生,神经发生和星形胶质细胞发生》。源站首次发布:2023-04-28。

【数据内容】

源站原始描述:为了进一步了解内皮细胞Arid1a如何调节血管生成、神经发生和星形发生,我们使用RNA-seq分析了E15 Arid1a内皮条件敲除小鼠和野生型小鼠分离的内皮细胞的全基因组变化。

【主题与分类】

主题标签:血管发生、神经发生、星形胶质细胞发生、命运决定、angiogenesis、neurogenesis、astrogenesis、fate determination、小鼠、血管。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=644b7fe2f45ac97dd8ad08d9

使用许可:CC0。

规范引用:35786.11.de5d2746b979448a8c091fa01c83a679

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=644b7fe2f45ac97dd8ad08d9

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

该数据集是一个基于RNA测序的分子生物学数据集,旨在研究内皮细胞中转录因子Arid1a在发育过程中的功能作用。数据来源于对胚胎第15天Arid1a内皮条件敲除小鼠和野生型小鼠分离的内皮细胞进行全基因组RNA测序分析,包含基因表达谱变化信息。通过比较敲除与野生型样本,数据集揭示了Arid1a缺失如何影响血管生成、神经发生和星形胶质细胞发生相关的分子机制,主要应用于发育生物学、血管生物学和神经科学领域的功能基因组学研究。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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。

获取专属数据定制方案