人海马阿尔茨海默病组织中与微管相关蛋白tau相互作用的mRNA的m6A甲基化分析与统计

该数据集来自NCBI GEO,聚焦人海马阿尔茨海默病组织中与微管相关蛋白tau相互作用的mRNA的m6A甲基化分析。数据通过eCLIP技术识别、定量和测序与tau相互作用的RNA种类及甲基化RNA,并探究tau相互作用RNA与RNA甲基化状态之间的关联

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基因组回归OtherGPL301739606
GSE299570: m6A-methylation analysis and statistics of mRNA interacting with microtubule associating protein tau in human hippocampal Alzheimer’s Disease tissue.

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

人海马阿尔茨海默病组织中与微管相关蛋白tau相互作用的mRNA的m6A甲基化分析与统计

m6A-methylation analysis and statistics of mRNA interacting with microtubule associating protein tau in human hippocampal Alzheimer’s Disease tissue.

该数据集来自NCBI GEO,聚焦人海马阿尔茨海默病组织中与微管相关蛋白tau相互作用的mRNA的m6A甲基化分析。数据通过eCLIP技术识别、定量和测序与tau相互作用的RNA种类及甲基化RNA,并探究tau相互作用RNA与RNA甲基化状态之间的关联。数据集包含1个文件,可用于研究tau-RNA相互作用及m6A修饰在阿尔茨海默病中的潜在作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):微管相关蛋白tau(MAPT,tau)是包括阿尔茨海默病在内的多种神经退行性疾病的主要病理因素。Tau可与RNA相互作用。这些相互作用被认为是疾病中观察到的病理性tau形式形成的启动因素。此外,有观点认为RNA的m6A甲基化状态是RNA与tau结合的一个因素。本研究使用增强型交联免疫沉淀(eCLIP)技术来:1)识别、定量和测序从阿尔茨海默病人海马组织中分离的与tau蛋白相互作用的RNA种类;2)识别、定量和测序阿尔茨海默病人海马组织中的甲基化RNA;3)寻找与tau相互作用的RNA和RNA甲基化状态之间的关联。

【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:Other、GPL30173、9606。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE299570

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 202,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=GSE299570

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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

微管相关蛋白tau(MAPT,tau)是包括阿尔茨海默病在内的多种神经退行性疾病的主要病理因素。Tau可与RNA相互作用。这些相互作用被认为是疾病中观察到的病理性tau形式形成的启动因素。此外,有研究提出RNA的m6A甲基化状态是RNA与tau结合的一个影响因素。本研究采用增强型交联免疫沉淀(eCLIP)技术,以:1)鉴定、定量并测序从阿尔茨海默病人脑海马组织中分离的tau蛋白所相互作用的RNA种类;2)鉴定、定量并测序阿尔茨海默病人脑海马组织中的甲基化RNA;3)探寻与tau相互作用的RNA和RNA甲基化状态之间的关联。

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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