成年果蝇脑转录组长读测序分析(生理与病理条件)

数据覆盖生理与病理条件下的脑转录组,可识别参考转录组中未收录的转录本,并支持解析跨越多个外显子连接、重复区域和内含子结构的全长异构体,适用于转录本重建、异构体定量及 RNA 修饰相关预测研究(来源 NCBI)

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基因组预测GPL233237227
GSE305884: Long-read sequencing-based analyses of the adult Drosophila brain transcriptome in physiological and pathological settings

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

成年果蝇脑转录组长读测序分析(生理与病理条件)

Long-read sequencing-based analyses of the adult Drosophila brain transcriptome in physiological and pathological settings

该数据集来自 NCBI GEO(GSE305884),基于 Oxford Nanopore Technologies 长读直接 RNA 测序,对成年第 10 天 Drosophila melanogaster 头部天然 RNA 链进行分析,构建转录后 RNA 修饰的异构体水平图谱。数据覆盖生理与病理条件下的脑转录组,可识别参考转录组中未收录的转录本,并支持解析跨越多个外显子连接、重复区域和内含子结构的全长异构体,适用于转录本重建、异构体定量及 RNA 修饰相关预测研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):最佳脑功能要求神经元进行广泛的转录后 RNA 加工,以产生种类繁多的转录本。由于标准 RNA 测序读长较短,利用这些方法对高度加工的 RNA 进行准确重建和定量具有挑战性。长读直接 RNA 测序能够捕获跨越多个外显子-外显子连接、重复区域(如逆转录转座子)和内含子结构的全长转录本,从而解析 RNA 异构体内的多种变异。在此,我们利用 Oxford Nanopore Technologies (ONT) 长读测序对从成年第 10 天的 Drosophila melanogaster 头部提取的天然 RNA 链进行分析,制作了转录后 RNA 修饰的异构体水平图谱。除了鉴定出参考转录组中不存在的 930 个转录本外,我们还发现几乎一半的转

【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:GPL23323、7227。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=GSE305884

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 30 202,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

最优的脑功能要求神经元进行广泛的转录后RNA加工,以产生种类繁多的转录本。使用标准RNA测序方法对高度加工的RNA进行准确重建和定量具有挑战性,因为其读长较短。长读长直接RNA测序能够通过捕获跨越多个外显子-外显子连接、重复区域(如逆转录转座子)和内含子结构的全长转录本,解析RNA异构体内的多种变异。在此,我们利用牛津纳米孔技术(ONT)对从成年果蝇(Drosophila melanogaster)头部提取的天然RNA链进行长读长测序(果蝇培养至成虫第10天),制作了转录后RNA修饰的异构体水平图谱。除了鉴定出参考转录组中不存在的930个转录本外,我们还发现检测到的异构体总数中近一半具有超过10^4个核苷酸的poly(A)尾,并且超过59%的转录本具有可检测的m6A修饰碱基。

RNA修饰存在于由转座元件转录而来的RNA中,转座元件是遗传多样性的重要驱动因素,并与人类神经退行性疾病相关,包括阿尔茨海默病及相关tau蛋白病。将纳米孔直接RNA测序应用于已知存在转座元件激活和多种RNA处理错误的tau蛋白病果蝇模型,揭示了在传统短读长测序难以表征的区域中存在异常多样的RNA加工事件。综上所述,我们在生理状态下以及tau蛋白病背景下,揭示了成年果蝇头部复杂的转录本结构,为未来研究表征阿尔茨海默病及相关tau蛋白病患者脑组织中多样的tau转录组奠定了基础。

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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