果蝇C9orf72神经退行模型中的胶质毒性
该数据集来自 search.dataone.org，主题为果蝇 C9orf72 神经退行模型中的胶质毒性，属于神经系统疾病及其他分类
基本信息
资源简介
果蝇C9orf72神经退行模型中的胶质毒性
Glial toxicity in a Drosophila C9orf72 neurodegeneration model
该数据集来自 search.dataone.org，主题为果蝇 C9orf72 神经退行模型中的胶质毒性，属于神经系统疾病及其他分类。研究关注家族性肌萎缩侧索硬化（ALS）与额颞叶痴呆（FTD）最常见的遗传病因——C9orf72 基因第一内含子中扩增的 G4C2 重复序列，该重复可双向转录为正义与反义 RNA 焦点，并通过非经典 RAN 翻译产生二肽重复（DPR）。数据涉及在胶质细胞中特异性表达单个 DPR、仅 RNA 重复或同时产生 DPR 与 RNA 重复的 G4C2 重复，以系统研究各组分的胶质毒性，可用于神经退行性疾病的胶质机制研究（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：家族性肌萎缩侧索硬化（ALS）和额颞叶痴呆（FTD）最常见的遗传病因是 C9orf72 基因第一内含子中扩增的 G4C2 重复序列。C9orf72 重复扩增可双向转录为正义和反义 RNA 焦点，并通过一种称为重复相关（RAN）翻译的非经典翻译机制产生二肽重复（DPR）。当在神经元中表达时，G4C2 重复扩增的这些组分均会在动物模型中引起神经退行性效应，但来自胶质表达的影響则了解较少。在此，我们利用胶质细胞类型特异性表达单个 DPR、仅 RNA 重复或同时产生 DPR 和 RNA 重复的 G4C2 重复，系统研究各组分的胶质毒性。我们发现，与神经元一样，GR 和 G4C2 转基因产生最高的 de
【主题与分类】
主题标签：Retrotransposons、Neurodegenerative diseases、Drosophila、Amyotropic Lateral Sclerosis、Glial cells、Frontotemporal dementia。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Af577a7f0701b1057215534e1d543d5769a091b39d1c46450ea4a72e7c853d8c0
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
家族性肌萎缩侧索硬化（ALS）和额颞叶痴呆（FTD）最常见的遗传病因是C9orf72基因第一内含子中G4C2重复序列的扩增。C9orf72重复扩增可双向转录为正义和反义RNA焦点，并通过一种称为重复相关（RAN）翻译的非经典翻译机制产生二肽重复序列（DPRs）。当在神经元中表达时，G4C2重复扩增的这些组分均可在动物模型中引起神经退行性效应，但胶质细胞表达的影响则了解甚少。在此，我们利用胶质细胞类型特异性表达单个DPRs、仅RNA重复序列、或同时产生DPRs和RNA重复序列的G4C2重复序列，来系统研究各组分的胶质毒性。我们发现，与神经元中一样，GR和G4C2转基因在胶质细胞中表达时产生最高程度的毒性。
这些转基因中的每一个都能够产生GR DPR，…，# 果蝇C9orf72神经退行性变模型中的胶质毒性 数据集DOI：10.5061/dryad.1ns1rn98g ## 数据和文件结构描述 图2 WM图像： 包含用于生成图2的图像，即C9转基因灶性诱导的细胞内在和非自主毒性。图像是通过中央大脑的共聚焦图像Z投影，在SPG中诱导每种C9转基因后五天（D5）拍摄。比例尺=50微米。每个子文件对应研究的一种基因型（G4C2、RO、GR、GA、野生型（文件中表示为2U））。每张图像的命名方案为Max_Date_Genotype_WM_SPG_D5_Image#_20x-1 图3 CLEVR图像： 包含用于生成图3的图像，即(G~4~C~2~)~36~或GR~36~的表达驱动mdg4内源性逆转录病毒的复制。图像是共聚焦图像，显示在C9转基因表达第6天（(G~4~C~2~)~36~ RO）时，前部果蝇大脑中mdg4-CLEVR报告基因的表达。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
