对照与Chd7缺陷螺旋神经节神经元及耳蜗毛细胞转录组

该数据集包含对照、Chd7杂合及Chd7纯合突变小鼠的螺旋神经节神经元与耳蜗毛细胞的mRNA表达谱,样本分别取自4日龄小鼠和16.5日龄胚胎,采用Illumina HiSeq 4000进行双端测序,每组三个重复

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基因组预测GPL2110310090
GSE163798: Transcriptomes of control and Chd7-deficient spiral ganglia neurons and cochlear hair cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

对照与Chd7缺陷螺旋神经节神经元及耳蜗毛细胞转录组

Transcriptomes of control and Chd7-deficient spiral ganglia neurons and cochlear hair cells

该数据集包含对照、Chd7杂合及Chd7纯合突变小鼠的螺旋神经节神经元与耳蜗毛细胞的mRNA表达谱,样本分别取自4日龄小鼠和16.5日龄胚胎,采用Illumina HiSeq 4000进行双端测序,每组三个重复。数据可用于识别Chd7在螺旋神经节神经元和耳蜗毛细胞中的靶基因,并支持差异基因表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究的目的是通过RNA-seq鉴定Chd7在螺旋神经节神经元和耳蜗毛细胞中的靶基因。对来自4日龄小鼠的FACS分选螺旋神经节神经元和来自16.5日龄胚胎的耳蜗毛细胞,在对照、Chd7杂合子和Chd7纯合突变动物中,使用Illumina HiSeq 4000进行双端测序,设置三个重复,生成mRNA表达谱。通过质量过滤的序列reads使用HiSAT2(版本2.1.0)以默认参数在Galaxy(版本2.1.0)中比对到小鼠MM10基因组组装。为便于定量基因表达分析,使用featureCounts(版本1.6.4)对每个样本的比对reads进行计数。差异基因表达分析使用DESeq2(版本2.11.40.6)进行,应用参数拟合。qRT–PCR验证使用SYBR Green和基因特异性引物进行。

【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:GPL21103、10090。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=GSE163798

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 10 202,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

本研究的目的是通过RNA-seq鉴定螺旋神经节神经元和耳蜗毛细胞中Chd7的基因靶点。研究采用Illumina HiSeq 4000平台,以配对末端测序方式,对来自4日龄小鼠的FACS分选螺旋神经节神经元以及来自胚胎16.5天的耳蜗毛细胞进行mRNA图谱分析,实验组包括对照组、Chd7杂合突变体和Chd7纯合突变体动物,每组设三个重复。通过质量过滤的序列读段使用HiSAT2(版本2.1.0)在Galaxy(版本2.1.0)中以默认参数比对到小鼠MM10基因组组装。为便于定量基因表达分析,使用featureCounts(版本1.6.4)对每个样本的比对读段进行计数。差异基因表达分析使用DESeq2(版本2.11.40.6)进行,采用参数拟合。qRT–PCR验证使用SYBR Green和基因特异性引物进行。为鉴定差异表达基因,分析中剔除了在E16.5毛细胞或P4螺旋神经节神经元中通常不表达的基因的RPKM值。最终,毛细胞中表达的基因获得6910个转录本,神经元中表达的基因获得11293个基因。

进行了对照组与纯合子之间以及对照组与杂合子之间的成对比较。对于转录本,认为调整后的p值(FDR)≤0.05且线性倍数变化在任一方向上大于2时具有显著阈值。所选基因的表达改变通过qRT–PCR以及免疫组织化学检测编码蛋白进行了确认。差异表达基因分析揭示了新的靶点以及Chd7在正常听力期间控制这些细胞存活的潜在机制。

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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