PRJNA95523:端粒功能障碍

该数据集来自 NCBI,包含小鼠肝脏与肝细胞癌的基因表达数据,用于分析急性端粒功能障碍所诱导的信号传导。数据分为两部分:一是 p53-/- 小鼠静脉感染 Ad TRF2DBDM 48 小时后的肝脏样本,与 Ad GFP 对照比较;二是 12-15 月龄 mTERC+ 与 mTERC- 的 p53-/

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA95523: Telomere dysfunction

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA95523:端粒功能障碍

该数据集来自 NCBI,包含小鼠肝脏与肝细胞癌的基因表达数据,用于分析急性端粒功能障碍所诱导的信号传导。数据分为两部分:一是 p53-/- 小鼠静脉感染 Ad TRF2DBDM 48 小时后的肝脏样本,与 Ad GFP 对照比较;二是 12-15 月龄 mTERC+ 与 mTERC- 的 p53-/- 肝细胞癌样本比较。所有小鼠均为 C57BL/6J 背景,RNA 经提取后杂交于 Affymetrix 芯片。该数据可用于研究端粒功能障碍相关信号通路及肝癌基因表达差异(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们使用微阵列分析由急性端粒功能障碍(由 TRF2DBDM 表达诱导 = 数据集 1)诱导的信号传导的普遍性,以及在 TERC- 与 TERC+ HCC 中的比较(数据集 2)。关键词:急性端粒功能障碍,肝细胞癌 总体设计:展示的基因表达数据来自:数据集 1:p53-/- 小鼠静脉感染 Ad TRF2DBDM 后 48 小时的小鼠肝脏,与 Ad GFP(2x10^10 PFU)比较(GSM103546, GSM103547);数据集 2:来自 mTERC+ HBs(GSM103548, GSM103549, GSM103553)与 mTERC-、HBs(GSM103550, GSM103551, GSM103552)转基因小鼠的 p53-/- 肝细胞癌(HCC)。所有小鼠均为 C57BL/6J 背景。数据集 1:腺病毒感染后 48 小时提取肝脏 RNA(每组 n=3 只小鼠),样本混合后用于 Affymetrix 微阵列杂交。数据集 2:从 12-15 月龄 mTERC+ 和 mTERC- 小鼠的 HCC 中提取 RNA(n=3 只小

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA95523

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA95523

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  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

我们使用微阵列分析了由急性端粒功能障碍所诱导的信号传导的普遍性(由TRF2DBDM表达诱导=数据集1),以及在TERC-与TERC+肝细胞癌(HCC)中的情况(数据集2)。关键词:急性端粒功能障碍,肝细胞癌。总体设计:展示的基因表达数据来自:数据集1:p53-/-小鼠静脉注射Ad TRF2DBDM与Ad GFP(2x10^10 PFU)48小时后的肝脏(GSM103546,GSM103547);数据集2:来自mTERC+ HBs(GSM103548,GSM103549,GSM103553)与mTERC- HBs(GSM103550,GSM103551,GSM103552)转基因小鼠的p53-/-肝细胞癌(HCC)。所有小鼠均为C57BL/6J背景。数据集1:腺病毒感染后48小时提取肝脏RNA(每组n=3只小鼠),样品混合后在Affymetrix微阵列上进行杂交。数据集2:从12-15个月龄的mTERC+和mTERC-小鼠的HCC中提取RNA(每组n=3只小鼠)。单个肿瘤在Affymetrix微阵列上进行杂交。使用Array Assist 4.0(Stratagene)识别差异表达基因簇。

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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