野生型与GPNMB敲除iPSC来源小胶质细胞RNA-seq图谱
该数据集为GSE328042,包含由Brownjohn方案分化、来源于同基因GPNMB野生型与GPNMB敲除iPSC系的小胶质细胞(iMicroglia)的bulk RNA-seq数据,共3个生物学重复

基本信息
资源简介
野生型与GPNMB敲除iPSC来源小胶质细胞RNA-seq图谱
RNA-seq profiling of iPSC-derived microglia (iMicroglia) with wild-type or GPNMB knockout genotype
该数据集为GSE328042,包含由Brownjohn方案分化、来源于同基因GPNMB野生型与GPNMB敲除iPSC系的小胶质细胞(iMicroglia)的bulk RNA-seq数据,共3个生物学重复。研究背景为GPNMB参与病理性α-突触核蛋白(aSyn)的细胞摄取,其非膜锚定胞外域可非细胞自主发挥作用;在aSyn纤维种子帕金森病模型中,iMicroglia来源的GPNMB增强神经元aSyn摄取及病理发展。数据可用于比较GPNMB缺失对iMicroglia转录谱的影响,并支持帕金森病相关机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 14 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):糖蛋白非转移性黑色素瘤B(GPNMB)对细胞摄取病理性形式的α-突触核蛋白(aSyn)至关重要,aSyn是帕金森病(PD)的标志性疾病蛋白。在此,我们证明GPNMB的非膜锚定胞外域可以以非细胞自主方式发挥作用。在人脑中,GPNMB在神经元和小胶质细胞中广泛表达。在诱导多能干细胞来源的小胶质细胞(iMicroglia)中,GPNMB表达和分泌随暴露于凋亡神经元而增加。在aSyn纤维种子PD模型中,iMicroglia来源的GPNMB增强神经元aSyn摄取和aSyn病理发展,包括在GPNMB敲除神经元中。该数据集包含来自iPSC来源小胶质细胞(iMicroglia)的bulk RNA-seq数据,这些细胞使用Brownjohn方案从同基因GPNMB野生型(WT)和GPNMB敲除(KO)iPSC系分化而来(3个生物学重复
【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:GPL30173、9606。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE328042
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 05 202,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=GSE328042
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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
糖蛋白非转移性黑色素瘤蛋白B(GPNMB)对细胞摄取α-突触核蛋白(aSyn)的病理形式至关重要,而aSyn是帕金森病(PD)的标志性疾病蛋白。在此,我们证明GPNMB的非膜锚定胞外结构域可以以非细胞自主的方式发挥作用。在人脑中,GPNMB在神经元和小胶质细胞中广泛表达。在诱导多能干细胞衍生的小胶质细胞(iMicroglia)中,GPNMB的表达和分泌随暴露于凋亡神经元而增加。在aSyn纤维种子诱导的PD模型中,iMicroglia来源的GPNMB增强神经元对aSyn的摄取以及aSyn病理的发展,包括在GPNMB敲除神经元中。该数据集包含来自iPSC衍生小胶质细胞(iMicroglia)的bulk RNA-seq数据,这些细胞使用Brownjohn方案从同基因GPNMB野生型(WT)和GPNMB敲除(KO)iPSC系分化而来(各3个生物学重复),并以PBS作为载体对照处理。
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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