GSE307502:OCIAD2 在人多能干细胞中内胚层特化过程中促进上皮间质转化

数据覆盖未分化 hESC 及内胚层特化阶段,可用于研究 OCIAD2 对干细胞身份与分化潜能的影响,以及 TGFβ、AKT、BMP 信号通路和上皮间质转化调控机制(来源 NCBI)

geo
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时间序列分类GPL246769606
GSE307502: OCIAD2 promotes epithelial to mesenchymal transition during mesendoderm specification of human pluripotent stem cells

基本信息

模态
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任务类型
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创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE307502:OCIAD2 在人多能干细胞中内胚层特化过程中促进上皮间质转化

OCIAD2 promotes epithelial to mesenchymal transition during mesendoderm specification of human pluripotent stem cells

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE307502_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对 CRISPR-Cas9 构建的 OCIAD2 敲除与组成型表达 hESC 系进行表达谱分析。数据覆盖未分化 hESC 及内胚层特化阶段,可用于研究 OCIAD2 对干细胞身份与分化潜能的影响,以及 TGFβ、AKT、BMP 信号通路和上皮间质转化调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):线粒体蛋白 OCIAD2 在多种癌症和神经退行性疾病中表达异常。然而,对其生理作用,特别是在干细胞分化背景下的认识,仍未被探索。我们的分析报告,OCIAD2 在未分化的人胚胎干细胞(hESCs)中表达,并在内胚层特化时上调。利用对基于 CRISPR-Cas9 的 OCIAD2 敲除和组成型 OCIAD2 表达 hESC 系的 bulk 转录组分析,我们发现 OCIAD2 的调节不影响干细胞身份,但改变其内胚层分化潜能。我们的结果强调,OCIAD2 调节 TGFβ、AKT、BMP 信号通路,以在多能干细胞早期内胚层特化过程中促进上皮间质转化。

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307502

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 03 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307502

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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

线粒体蛋白OCIAD2在多种癌症和神经退行性疾病中表达异常。然而,对其生理功能的认识,尤其是在干细胞分化背景下的作用,仍未被探索。我们的分析表明,OCIAD2在未分化的人胚胎干细胞(hESCs)中表达,并在中内胚层特化过程中上调。通过对基于CRISPR-Cas9的OCIAD2敲除和组成型表达OCIAD2的hESC系进行批量转录组分析,我们发现OCIAD2的调节不影响干细胞身份,但会改变其中内胚层分化潜能。我们的结果强调,OCIAD2调控TGFβ、AKT、BMP信号通路,从而在多能干细胞早期中内胚层特化过程中促进上皮向间充质转化。

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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