PRJNA130489：Ikaros缺陷小鼠胸腺淋巴瘤
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov，包含 Ikaros 缺陷小鼠（IkL/L 模型）的 3 例胸腺淋巴瘤，以及携带 Notch1 基因突变（通过 CD4-Cre 转基因删除包含启动子和外显子1的 floxed 序列）的 IkL/L 小鼠的 3 例胸腺淋巴瘤的表达谱
基本信息
资源简介
PRJNA130489：Ikaros缺陷小鼠胸腺淋巴瘤
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov，包含 Ikaros 缺陷小鼠（IkL/L 模型）的 3 例胸腺淋巴瘤，以及携带 Notch1 基因突变（通过 CD4-Cre 转基因删除包含启动子和外显子1的 floxed 序列）的 IkL/L 小鼠的 3 例胸腺淋巴瘤的表达谱。数据主题为转录组或基因表达，可用于比较 Notch1 缺失肿瘤与对照肿瘤的基因表达差异，研究 Notch 靶基因表达及隐秘 3' Notch1 启动子激活机制（来源 ncbi.nlm.nih.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含来自 Ikaros 缺陷小鼠（IkL/L 模型，肿瘤模型描述见 Dumortier 等，Mol. Cell. Biol. 26, 209-220, 2006）的 3 例胸腺淋巴瘤的表达谱，以及来自携带 Notch1 基因突变（通过 CD4-Cre 转基因删除包含启动子和外显子1的 floxed 序列）的 IkL/L 小鼠的 3 例胸腺淋巴瘤的表达谱。该实验的结果是，在 Notch1 缺失的肿瘤中，Notch 靶基因的表达出乎意料地没有改变。这一结果可由缺失肿瘤中隐秘 3' Notch1 启动子的激活来解释，该激活导致 Notch1 组成性活化。这些结果在以下出版物中描述：R Jeannet, J Mastio, B Macias-Garcia, A Oravecz, T Ashworth, AS Geimer-Lelay, B Jost, S Le Gras, J Ghysdael, T Gridley, T Honjo, F Radtke, J Aster, S Chan and P Kastner. On
【主题与分类】
主题标签：Transcriptome or Gene expression。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA130489
下载信息
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数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA130489
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- 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
该数据集包含来自Ikaros缺陷小鼠（IkL/L模型，肿瘤模型的描述见Dumortier等人，Mol. Cell. Biol. 26, 209-220, 2006）的3例胸腺淋巴瘤以及来自携带Notch1基因突变（通过CD4-Cre转基因删除包含启动子和外显子1的floxed序列）的IkL/L小鼠的3例胸腺淋巴瘤的表达谱。该实验的结果是，在Notch1缺失的肿瘤中，Notch靶基因的表达出乎意料地未发生改变。这一结果可通过缺失肿瘤中一个隐蔽的3’ Notch1启动子的激活来解释，该激活导致Notch1的组成性活化。这些结果在以下出版物中描述：R Jeannet, J Mastio, B Macias-Garcia, A Oravecz, T Ashworth, AS Geimer-Lelay, B Jost, S Le Gras, J Ghysdael, T Gridley, T Honjo, F Radtke, J Aster, S Chan and P Kastner. Oncogenic activation of the Notch1 gene in mouse T-cell leukemia by deletion of its promoter. Blood, in press (2010)。总体设计：将来自3只IkL/L Notch1+/+ CD4-Cre+小鼠（18-20周龄）的原发性胸腺肿瘤与来自3只IkL/L Notch1f/f CD4-Cre+小鼠（8-10周龄）的相似肿瘤进行比较。
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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