果蝇眼触角成虫盘过表达RP相关Prp8突变蛋白的基因表达评估

该数据集来自 NCBI GEO(GSE139361),评估在果蝇眼触角成虫盘中过表达视网膜色素变性相关 Prp8 突变蛋白后的基因表达水平

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GSE139361: Assessment of  gene expression levels upon overexpession of Retinitis pigmentosa associated Prp8 mutant proteins in the Drosophila eye antennal imaginal discs

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创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

果蝇眼触角成虫盘过表达RP相关Prp8突变蛋白的基因表达评估

Assessment of gene expression levels upon overexpession of Retinitis pigmentosa associated Prp8 mutant proteins in the Drosophila eye antennal imaginal discs

该数据集来自 NCBI GEO(GSE139361),评估在果蝇眼触角成虫盘中过表达视网膜色素变性相关 Prp8 突变蛋白后的基因表达水平。研究以黑腹果蝇为模型,针对与 PRPF8/Prp8 突变相关的 RP13,检测九种 RP 相关 Prp8 突变蛋白对发育时序及眼原基中活跃分裂细胞的影响。数据包含 1 个文件(GSE139361_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL13304,物种为 7227(黑腹果蝇),可用于研究剪接体核心组分突变与视网膜色素变性之间的表达调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 24 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):视网膜色素变性(RP)是一组异质性遗传性眼病,以进行性视力丧失为特征。三十个不同基因的突变与常染色体显性遗传型 RP(adRP)相关,其中近四分之一编码剪接体的核心组分,剪接体是一种大分子机器,负责从新生的 pre-mRNA 中去除内含子,生成成熟转录本。在此,我们建立了与剪接体中最保守蛋白 PRPF8/Prp8 突变相关的 RP13 的黑腹果蝇模型。我们证明,九种不同的 RP 相关 Prp8 突变蛋白在专门产生主要昆虫蜕皮激素的内分泌细胞中表达时,对发育时序产生负面影响。在发育中的眼原基中,活跃分裂的细胞而非分化的光感受器对 Prp8 突变表现出敏感性。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL13304、7227。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE139361

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 07 202,引用时请注意版本时效。

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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

视网膜色素变性(RP)是一组以进行性视力丧失为特征的异质性遗传性眼病。三十个不同基因的突变与常染色体显性遗传型RP(adRP)相关,其中近四分之一的基因编码剪接体的核心组分,剪接体是一种大分子机器,负责从新生的前体mRNA中移除内含子,生成成熟转录本。在此,我们建立了与RP13相关的黑腹果蝇模型,RP13与剪接体中最保守的蛋白PRPF8/Prp8的突变相关。我们证明,九种不同的RP相关Prp8突变蛋白在专门产生主要昆虫蜕皮激素的内分泌细胞中表达时,对发育时序产生负面影响。在发育中的眼原基中,活跃分裂的细胞而非分化的光感受器对Prp8功能障碍表现出敏感性。两种毒性最强的RP变体Prp8S>F和Prp8H>R的过表达诱导了细胞凋亡和成体眼形态的紊乱。虽然受影响组织启动了应激和细胞保护反应,但支撑神经元功能的遗传程序被削弱。

重要的是,RP-Prp8突变的外显率和表现度存在差异,并在prp8杂合状态下增加。

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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