对照与LACTB敲除iPSC来源小胶质细胞的Bulk RNAseq
该数据集为GSE323384,来源于NCBI,包含对照与LACTB敲除的人诱导多能干细胞(iPSC)来源小胶质细胞的Bulk RNAseq数据

基本信息
资源简介
对照与LACTB敲除iPSC来源小胶质细胞的Bulk RNAseq
GSE323384 是一个来源于 NCBI 的转录组数据集,主题为对照与 LACTB 敲除的人诱导多能干细胞(iPSC)来源小胶质细胞的 Bulk RNAseq。该数据集被归类于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病方向,包含 1 个数据文件,样例文件为 GSE323384_series_matrix.txt.gz,作者为 Carmen,Romero-Molina,发布时间为 Mar 05 202。数据集通过高通量测序进行表达谱分析,涉及人类(9606)样本与平台 GPL34281。整体上,它为研究 LACTB 在人类小胶质细胞中的转录调控作用提供了原始表达谱资源。
【数据集背景】
该数据集围绕 LACTB 与阿尔茨海默病之间的潜在关联展开。源站描述指出,研究者的孟德尔随机化分析显示,髓系细胞中 LACTB 表达较低可能对阿尔茨海默病具有保护作用。为在细胞层面进一步考察这一关联,研究者构建了 LACTB 敲除的人诱导多能干细胞来源小胶质细胞,并与其对照进行比较,通过 Bulk RNAseq 评估 LACTB 敲除可能导致的转录变化。这一背景使数据集与神经炎症、髓系细胞功能以及阿尔茨海默病机制研究直接相关。
【数据内容】
数据集包含对照与 LACTB 敲除的 iPSC 来源小胶质细胞的 Bulk RNAseq 表达数据,主题标签为 Expression profiling by high throughput sequencing,物种为人类(9606),平台编号为 GPL34281。文件数量为 1,样例文件名为 GSE323384_series_matrix.txt.gz,属于系列矩阵文件。源站未提供样本数量、分组重复数、测序深度、基因数量等具体细节。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov,源站标题为 Bulk RNAseq in control and LACTB KO iPSC-derived microglia。作者为 Carmen,Romero-Molina,发布时间为 Mar 05 202。样本材料为人诱导多能干细胞分化而来的小胶质细胞,实验分组包括对照与 LACTB 敲除。源站未提供具体的培养条件、敲除策略、建库方法与测序平台仪器型号等实验细节。
【适用场景】
该数据集适用于研究 LACTB 敲除对 iPSC 来源小胶质细胞转录组的影响,可用于差异表达分析、通路与功能富集分析,以及围绕阿尔茨海默病相关髓系细胞机制的探索。由于涉及对照与敲除比较,也适合作为神经炎症或小胶质细胞基因调控研究的参考表达谱资源。源站未提供其他具体应用案例。
【使用方法】
使用时可下载数据文件 GSE323384_series_matrix.txt.gz,按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码,确认无误后再批量接入分析流程。源站未提供具体的分析流程、标准化方法或代码示例。
【质量与限制】
数据集仅有 1 个文件,源站未提供样本量、重复数、测序质量指标、批次信息与质控结果,因此无法据此评估数据质量。该数据为 Bulk RNAseq,反映的是细胞群体的平均表达,不能直接推断单细胞水平的异质性。源站未提供其他限制说明。
【引用与许可】
作者为 Carmen,Romero-Molina,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。源站未提供许可证信息与具体引用格式,使用时建议核对源站页面获取正式引用要求。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE323384
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们的孟德尔随机化分析显示,髓系细胞中LACTB表达降低可能对阿尔茨海默病具有保护作用。我们评估了LACTB敲除如何导致人诱导多能干细胞(iPSC)-小胶质细胞中的转录变化。
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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