Mob1DKO小鼠肺基因表达数据集

该数据集来自NCBI GEO,标题为Mob1DKO小鼠肺基因表达,采用表达谱芯片(GPL10787)检测小鼠肺组织基因表达

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基因组Expression profiling by arrayGPL1078710090
GSE93778: Gene expression in Mob1DKO mouse lung

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

Mob1DKO小鼠肺基因表达数据集

Gene expression in Mob1DKO mouse lung

该数据集来自NCBI GEO,标题为Mob1DKO小鼠肺基因表达,采用表达谱芯片(GPL10787)检测小鼠肺组织基因表达。数据涉及MOB1A/1B基因敲除后肺泡上皮细胞增殖、YAP1/TAZ依赖分化及表面活性蛋白产生等变化,可用于研究Hippo通路在正常生理和肺癌中的作用,以及呼吸窘迫综合征相关机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 18 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Mps One Binder激酶激活因子(MOB)1A/1B是Hippo通路的核心组分。这些蛋白共激活大型肿瘤抑制因子同源物(LATS)激酶,本身也是肿瘤抑制因子。为研究MOB1A/B在正常生理和肺癌中的作用,我们构建了多西环素(Dox)诱导型、细支气管肺泡上皮特异性MOB1A/B无效突变小鼠[SPC-rtTA/(tetO)7-Cre/Mob1aflox/flox/Mob1b-/-;称为luMob1DKO)小鼠]。多数在子宫内接受Dox的突变体[luMob1DKO(E6.5-18.5)小鼠]在出生后1小时内死于缺氧。其肺泡上皮细胞显示增殖增加、YAP1/TAZ依赖分化受损和表面活性蛋白产生减少,这些都是人呼吸窘迫综合征(RDS)的特征。有趣的是,出生后接受Dox的突变小鼠[luMob1DKO(P21–41)小鼠]未发生自发性肺

【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、GPL10787、10090。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE93778

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 02 201,引用时请注意版本时效。

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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。

数据说明

Mps One Binder激酶激活因子(MOB)1A/1B是Hippo通路的核心组分。这些蛋白可协同激活大型肿瘤抑制因子同源物(LATS)激酶,本身也是肿瘤抑制因子。为研究MOB1A/B在正常生理和肺癌中的作用,我们构建了多西环素(Dox)诱导型、细支气管肺泡上皮特异性的MOB1A/B缺失突变小鼠[SPC-rtTA/(tetO)7-Cre/Mob1aflox/flox/Mob1b-/-;称为luMob1DKO小鼠]。多数在子宫内接受Dox的突变体[luMob1DKO (E6.5-18.5)小鼠,占70%]在出生后1小时内死于缺氧。其肺泡上皮细胞增殖增加、YAP1/TAZ依赖性分化受损、表面活性蛋白产生减少,这些均为人类呼吸窘迫综合征(RDS)的特征。有趣的是,出生后接受Dox的突变小鼠[luMob1DKO (P21–41)小鼠]未发生自发性肺腺癌,且氨基甲酸乙酯诱导的肺肿瘤形成减少(而非增加)。

luMob1DKO小鼠(P21–41)的肺组织表现出细支气管上皮细胞脱落增加,以及被认为可启动肺腺癌的细支气管肺泡干细胞(BASCs)数量减少。YAP1/TAZ-NKX2.1依赖的XVII型胶原蛋白(一种关键的半桥粒组分)表达也降低。因此,MOB1-YAP1/TAZ-NKX2.1轴对于正常肺稳态以及肺微环境中维持肺泡干细胞所必需的XVII型胶原蛋白表达至关重要。

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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