大鼠脑样本在两个年龄组中对脑内出血反应的转录组分析

该数据集包含大鼠脑组织在脑内出血后的转录组数据,涉及13个月和22个月两个年龄组,数据模态为基因表达谱(RNA-seq),主要用于研究衰老如何影响脑内出血诱导的神经炎症反应和脑损伤机制,为探索抗干扰素γ治疗在神经保护中的应用提供实验依据。

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干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 56
cyclooxygenasecytochrome P450intracerebral hemorrhagelipoxygenaseoxylipin.大鼠Brain转录组
Transcriptome profiling of rat brain samples in two age groups in responding to intracerebral hemorrhage

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

大鼠脑样本在两个年龄组中对脑内出血反应的转录组分析

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Transcriptome profiling of rat brain samples in two age groups in responding to intracerebral hemorrhage》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Aging-induced decline of endogenous neuroprotection has been shown to aggravate intracerebral hemorrhage (ICH)-induced acute brain injury, however, the underlying mechanisms in brain are still little known. In this study, we applied a rat ICH model to study the transcriptional responses in the early and late aging (13-month and 22-month old) rats that show substantial differences in brain damage and recovery. Transcriptome analysis (RNA-seq) reveals that brain expression of neuroinflammation gen…

【主题与分类】

主题标签:cyclooxygenase、cytochrome P450、intracerebral hemorrhage、lipoxygenase、oxylipin.、cyclooxygenase、cytochrome P450、intracerebral hemorrhage、lipoxygenase、oxylipin.。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=9668eadff71ed734cf0540701da8b1c8

使用许可:openSource。

规范引用:PMID: 33071720

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    • 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

该数据集是一个基于大鼠脑内出血(ICH)模型的转录组分析数据集,旨在研究衰老对脑损伤和恢复机制的影响。数据集包含13个月(中年)和22个月(老年)两个年龄组大鼠在ICH后的脑组织样本,通过RNA-seq技术获取转录组数据,揭示了神经炎症基因(特别是干扰素γ相关功能基因)在ICH后的选择性上调。数据来源于实验构建的动物模型,主要应用于神经科学、衰老研究和脑损伤机制探索,为开发抗IFN-γ治疗策略提供依据。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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