河口海豚脑组织RNA测序数据集

该数据集为河口海豚脑组织的RNA测序数据,来源于NCBI GEO(GSE303874),包含1个系列矩阵文件。数据聚焦于有害藻华暴露对海豚脑转录组的影响,涉及2,4-DAB神经毒素的季节性浓度变化、差异表达基因及阿尔茨海默病相关特征

geo
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基因组分类GPL276009739
GSE303874: RNA Sequencing of Brain Tissue from Estuarine Dolphins

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

河口海豚脑组织RNA测序数据集

RNA Sequencing of Brain Tissue from Estuarine Dolphins

该数据集为河口海豚脑组织的RNA测序数据,来源于NCBI GEO(GSE303874),包含1个系列矩阵文件。数据聚焦于有害藻华暴露对海豚脑转录组的影响,涉及2,4-DAB神经毒素的季节性浓度变化、差异表达基因及阿尔茨海默病相关特征。可用于研究环境神经毒素暴露与神经退行性疾病风险的关联,支持差异表达分析和通路富集分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):气候变暖是加剧有害藻华(HABs)严重程度的因素之一。需要创新的暴露模型来理解HABs如何影响大脑健康。在此,我们研究了HAB暴露对搁浅于佛罗里达印第安河潟湖的海豚脑转录组的影响。我们报告,在藻华季节与非藻华季节相比,海豚大脑中神经毒素2,4-二氨基丁酸(2,4-DAB)的浓度高出2,900倍。同样的海豚显示出536个差异表达基因,其富集揭示出GABA能突触受损、基底膜改变以及随每个后续季节增加的阿尔茨海默病(AD)风险因素。海豚在2,4-DAB暴露下还同时表现出AD样神经病理变化和AD基因表达升高。我们的研究表明,对2,4-DAB的不成比例的季节性暴露增加了AD特征

【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:GPL27600、9739。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=GSE303874

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 19 202,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=GSE303874

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  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

气候变暖是加剧有害藻华(HABs)严重程度的因素之一。需要创新的暴露模型来理解有害藻华如何影响大脑健康。在此,我们研究了有害藻华暴露对搁浅于佛罗里达州印第安河潟湖的海豚大脑转录组的影响。我们报告,在藻华季节,神经毒素2,4-二氨基丁酸(2,4-DAB)在海豚大脑中的浓度比非藻华季节高2,900倍。同一批海豚显示出536个差异表达基因,其富集揭示出GABA能突触受损、基底膜改变以及随每个后续季节而增加的阿尔茨海默病(AD)风险因素。海豚还同时表现出类AD神经病理学改变以及随2,4-DAB暴露而升高的AD基因表达。我们的研究表明,不成比例的季节性2,4-DAB暴露会增加大脑转录组中的AD特征。随着气候变暖,有害藻华将继续加剧。理解有害藻华暴露的影响将有助于识别面临神经系统疾病风险的群体。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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