GSE185172:Tbx2和Tbx3调控耳囊细胞命运进程与内耳发育

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对小鼠胚胎耳囊(OV)谱系的单细胞RNA测序研究,比较E10.5阶段对照组与Tbx2/3条件敲除(Pax2-Cre谱系)胚胎

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基因组分类GPL2110310090
GSE185172: Tbx2 and Tbx3 regulate cell fate progression of the otic vesicle for inner ear development

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

GSE185172:Tbx2和Tbx3调控耳囊细胞命运进程与内耳发育

Tbx2 and Tbx3 regulate cell fate progression of the otic vesicle for inner ear development

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对小鼠胚胎耳囊(OV)谱系的单细胞RNA测序研究,比较E10.5阶段对照组与Tbx2/3条件敲除(Pax2-Cre谱系)胚胎。研究聚焦Tbx2和Tbx3转录因子在内耳器官形态发生中的作用,鉴定出标记Fgf18、Sox3和Cxcl12的耳祖细胞多能群体,并发现该群体在敲除胚胎中增加三倍。数据可用于分析耳囊细胞命运获得与内耳发育异常的转录组基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):耳囊(OV)形成内耳器官的形态发生是理解单细胞水平细胞命运获得的优秀模型系统。Tbx2和Tbx3(Tbx2/3)编码密切相关的T-box转录因子,在哺乳动物耳囊(OV)中广泛表达。在Pax2-Cre谱系中同时失活这两个基因(Tbx2/3cKO)会导致OV向内耳器官的形态发生失败。为理解这些缺陷的基础,在E10.5阶段对Pax2-Cre谱系的OV进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq),比较对照组与Tbx2/3cKO胚胎。我们鉴定出一个称为耳祖细胞的多能群体,在对照组中定位于OV的前腹侧区域,并以Fgf18、Sox3和Cxcl12的表达为标志。耳祖细胞群体在Tbx2/3cKO胚胎中增加了三倍,伴随w

【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=GSE185172

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 12 202,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

耳囊(OV)形态发生形成内耳器官的过程,是理解单细胞水平细胞命运获取的极佳模型系统。Tbx2和Tbx3(Tbx2/3)编码密切相关的T-box转录因子,在哺乳动物耳囊(OV)中广泛表达。在Pax2-Cre谱系中同时失活这两个基因(Tbx2/3cKO)会导致OV向内耳器官的形态发生失败。为理解这些缺陷的基础,我们在E10.5阶段对Pax2-Cre标记的OV谱系进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq),比较对照组与Tbx2/3cKO胚胎。我们鉴定出一个多能群体,称为耳祖细胞,在对照组中定位于OV的前腹侧区域,并以Fgf18、Sox3和Cxcl12的表达为标志。在Tbx2/3cKO胚胎中,耳祖细胞群体增加了三倍,同时这些细胞中的基因表达失调,并且向更分化的前感觉细胞和非感觉细胞状态推进减少。

在Tbx2/3cKO胚胎的后部耳囊中检测到一个异位神经细胞群,这是由于Neurog1和NeuroD1表达增加但成熟度降低所致。由于Tbx2/3cKO胚胎中三种细胞命运均受到影响,我们认为Tbx2/3促进耳囊中多能耳祖细胞向更分化的细胞类型进展。

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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