对照条件及显著热应激或苯丙胺毒性下脉络丛与脑膜及相关血管全局基因表达比较

该数据集来自 omicsdi.org,属于神经系统疾病/其他分类,主题为转录组学。数据涵盖脉络丛与躯干血在对照条件以及环境诱导热应激或神经毒性剂量苯丙胺暴露后(3小时和1天)的基因 mRNA 表达模式,并与先前存入 GEO 的脑膜及相关血管(MAV)数据进行比较

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基因组回归Transcriptomics
Comparison of the Global Gene Expression of Choroid Plexus and Meninges and Associated Vasculature under Control Conditions and after Pronounced Hyperthermia or Amphetamine Toxicity

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

对照条件及显著热应激或苯丙胺毒性下脉络丛与脑膜及相关血管全局基因表达比较

该数据集来自 omicsdi.org,属于神经系统疾病/其他分类,主题为转录组学。数据涵盖脉络丛与躯干血在对照条件以及环境诱导热应激或神经毒性剂量苯丙胺暴露后(3小时和1天)的基因 mRNA 表达模式,并与先前存入 GEO 的脑膜及相关血管(MAV)数据进行比较。其目的包括识别脉络丛功能相关基因并与 MAV 功能基因对比、确定脉络丛对热应激和苯丙胺毒性的敏感基因,以及发现 MAV、脉络丛和躯干血中与免疫系统相关的重要基因表达变化。可用于研究热应激与苯丙胺毒性下的基因表达调控及免疫相关机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这些组织被采集用于补充和扩展产生 GSE23093 的研究。它们服务于 3 个目的:1) 识别对脉络丛功能重要的基因,并将其与对脑膜及相关血管(MAV)功能重要的基因进行比较,2) 确定脉络丛中对热应激和苯丙胺毒性敏感的基因,3) 识别 MAV、脉络丛和躯干血中与免疫系统相关的重要基因表达变化。在对照条件下以及暴露于环境诱导的热应激或神经毒性剂量的苯丙胺后(3 小时和 1 天),测定了脉络丛和躯干血中的基因 mRNA 表达模式。该数据被分析并与先前存入 GEO 的脑膜及相关血管数据进行比较。在对照条件下收集的数据被用于进一步理解如何

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-29733

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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

这些组织被采集用于补充和扩展产生GSE23093的研究。它们有三个目的:1) 识别对脉络丛功能重要的基因,并将其与对脑膜及相关血管(MAV)功能重要的基因进行比较,2) 确定脉络丛中的基因以及对热疗和安非他明毒性的敏感性,3) 识别MAV、脉络丛和躯干血液中与免疫系统相关的重要基因表达变化。在对照条件下以及暴露于环境诱导的热疗或神经毒性剂量的安非他明后(3小时和1天),测定了脉络丛和躯干血液中的基因mRNA表达模式。这些数据被分析并与先前存放在GEO中的脑膜及相关血管数据进行比较。在对照条件下收集的数据被用于进一步理解脉络丛和脑膜及相关血管如何发挥功能以产生和调节脑脊液。在环境诱导的热疗或神经毒性剂量的安非他明后,脉络丛中的表达模式被用来确定其损伤和保护反应。

在环境诱导的高热或神经毒性剂量的安非他明之后,对脉络丛、脑膜及其相关血管和血液中的表达模式进行了比较分析,以确定免疫系统的反应。

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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