个体化剪接转换寡核苷酸治疗框架

该数据集为 RNA-seq 数据,来源于共济失调-毛细血管扩张症(A-T)患者及其父母的细胞,包含四组样本:携带 c.7865C>T 的患者成纤维细胞及其父母;该患者成纤维细胞转染 ASO(mock、NT-22、AT008、AT026);携带 c.5763-1050A>G 的患者及三名无该变异患者的

ZenodoZenodo
datacite
浏览 10
基因组分类antisense oligonucleotideRNA-seqataxia-telangiectasia (A-T)
A Framework for Individualized Splice-Switching Oligonucleotide Therapy

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
Restricted Access
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

个体化剪接转换寡核苷酸治疗框架

该数据集为 RNA-seq 数据,来源于共济失调-毛细血管扩张症(A-T)患者及其父母的细胞,包含四组样本:携带 c.7865C>T 的患者成纤维细胞及其父母;该患者成纤维细胞转染 ASO(mock、NT-22、AT008、AT026);携带 c.5763-1050A>G 的患者及三名无该变异患者的全血样本;以及携带 c.5763-1050A>G 的患者成纤维细胞转染 ASO(naive、NT-22、AT043、AT056、AT057)。该数据集与个体化剪接转换寡核苷酸治疗框架相关,属于神经系统疾病/共济失调分类,发布于 2023 年,来源站为 doi.org,机构为 Zenodo,许可为 Restricted Access。

【数据集背景】

该数据集围绕个体化剪接转换寡核苷酸(splice-switching oligonucleotide)治疗框架产生,相关研究为 Kim, Woo, de Gusmao, Zhao et al 发表于 Nature 2023 的 “A Framework for Individualized Splice-Switching Oligonucleotide Therapy”。数据集所属疾病领域为共济失调-毛细血管扩张症(ataxia-telangiectasia, A-T),属于神经系统疾病/共济失调方向。其主题标签包括 antisense oligonucleotide、RNA-seq、ataxia-telangiectasia (A-T)。该数据集的作者为 Kim, Jinkuk、Woo, Sijae、de Gusmao, Claudio、Zhao, Boxun、Yu, Timothy。

【数据内容】

该 RNA-seq 数据集包含四组样本。第一组为来自一名携带 c.7865C>T 变异的 A-T 患者(proband)及其母亲和父亲的成纤维细胞 RNA-seq。第二组为来自该携带 c.7865C>T 变异的 A-T 患者(proband)的成纤维细胞 RNA-seq,这些细胞分别转染了 ASO:mock、NT-22、AT008、AT026。第三组为来自一名携带 c.5763-1050A>G 变异的 A-T 患者(DDP_ATCP_42)以及三名不携带该变异的其他 A-T 患者(DDP_ATCP_96、DDP_ATCP_103、DDP_ATCP_151)的全血 RNA-seq。第四组为来自携带 c.5763-1050A>G 变异的 A-T 患者(DDP_ATCP_42)的成纤维细胞 RNA-seq,这些细胞分别转染了 ASO:naive、NT-22、AT043、AT056、AT057。

【采集与来源】

该数据集来源于 doi.org,机构为 Zenodo,发布时间为 2023 年。其 RNA-seq 数据生成与分析方式如 Kim, Woo, de Gusmao, Zhao et al 的 “A Framework for Individualized Splice-Switching Oligonucleotide Therapy” Nature 2023 所述。样本来源包括 A-T 患者及其父母的细胞,具体涉及成纤维细胞和全血样本。关于更详细的采集地点、采集时间、样本处理流程等信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于与共济失调-毛细血管扩张症相关的 RNA-seq 分析,尤其是围绕个体化剪接转换寡核苷酸治疗框架的研究。其样本设计涵盖患者与父母来源的成纤维细胞、患者全血,以及不同 ASO 转染条件下的成纤维细胞,可用于比较不同变异背景、不同样本类型以及不同 ASO 处理条件下的转录组特征。主题标签表明其与 antisense oligonucleotide、RNA-seq、ataxia-telangiectasia (A-T) 相关。关于其他具体适用场景,源站未提供。

【使用方法】

该数据集为 RNA-seq 数据,包含四组不同来源与处理条件的样本。使用时可依据样本分组信息区分患者、父母、不同变异携带状态以及不同 ASO 转染条件。关于数据下载方式、文件格式、分析流程、软件参数等具体使用方法,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集许可为 Restricted Access,访问可能受到限制。关于数据质量指标、测序深度、重复数、批次效应、样本量限制等信息,源站未提供。

【引用与许可】

该数据集相关研究为 Kim, Woo, de Gusmao, Zhao et al, “A Framework for Individualized Splice-Switching Oligonucleotide Therapy” Nature 2023。作者为 Kim, Jinkuk、Woo, Sijae、de Gusmao, Claudio、Zhao, Boxun、Yu, Timothy。机构为 Zenodo,发布时间为 2023 年,来源站为 doi.org。许可为 Restricted Access。关于具体引用格式与许可条款细节,源站未提供。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.7783847

标准获取流程:

  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

该RNA-seq数据集按照Kim、Woo、de Gusmao、Zhao等人发表于《自然》2023年的论文《个体化剪接转换寡核苷酸治疗框架》所述方法生成并分析。RNA-seq数据集来源于共济失调-毛细血管扩张症(A-T)患者或其父母来源的细胞,包含四组:(1)来自一名携带c.7865C>T变异的A-T患者(先证者)及其母亲和父亲的成纤维细胞的RNA-seq。(2)来自一名携带c.7865C>T变异的A-T患者(先证者)的成纤维细胞,转染ASO(mock、NT-22、AT008、AT026)后的RNA-seq。(3)来自一名携带c.5763-1050A>G变异的A-T患者(DDP_ATCP_42)以及另外三名不携带该变异的A-T患者(DDP_ATCP_96、DDP_ATCP_103、DDP_ATCP_151)全血的RNA-seq。(4)来自一名携带c.5763-1050A>G变异的A-T患者(DDP_ATCP_42)的成纤维细胞,转染ASO(naive、NT-22、AT043、AT056、AT057)后的RNA-seq。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案