小鼠肠神经系统发育中富集miRNA测序数据集
该数据集来自NCBI GEO,包含对妊娠中期Ednrb-EGFP小鼠肠神经系统前体细胞进行小RNA测序(smRNA-seq)和信使RNA测序(mRNA-seq)的数据,并与发育中肠道其他细胞聚合RNA进行比较
![GSE250527: Sequencing Reveals miRNAs Enriched in the Developing Mouse Enteric Nervous System [miRNA]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/180801.jpg)
基本信息
资源简介
小鼠肠神经系统发育中富集miRNA测序数据集
Sequencing Reveals miRNAs Enriched in the Developing Mouse Enteric Nervous System [miRNA]
该数据集来自NCBI GEO,包含对妊娠中期Ednrb-EGFP小鼠肠神经系统前体细胞进行小RNA测序(smRNA-seq)和信使RNA测序(mRNA-seq)的数据,并与发育中肠道其他细胞聚合RNA进行比较。研究鉴定出73个在发育中肠神经系统显著富集且高表达的miRNA,其中miR-9、miR-27b、miR-124、miR-137和miR-488为在人类中保守的前5个miRNA。数据可用于探索肠神经系统发育的正常miRNA图谱,以及Hirschsprung病相关miRNA表达改变的研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肠神经系统(ENS)是肠壁中由神经元和胶质细胞组成的重要网络。ENS发育缺陷可导致Hirschsprung病(HSCR),这是一种以严重便秘、腹胀、胆汁性呕吐和发育迟缓为特征的危及生命的疾病。越来越多的文献将HSCR与miRNA表达改变联系起来,但关于发育中ENS正常miRNA图谱的数据有限。我们对妊娠中期Ednrb-EGFP小鼠的ENS前体细胞进行了小RNA测序(smRNA-seq)和信使RNA测序(mRNA-seq),并将其与发育中肠道所有其他细胞的聚合RNA进行比较。我们的smRNA-seq结果鉴定出73个在发育中ENS显著富集且高表达的miRNA,其中miR-9、miR-27b、miR-124、miR-137和miR-488为在人类中保守的前5个miRNA。然而,与先前
【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=GSE250527
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 09 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
肠神经系统(ENS)是肠壁中由神经元和胶质细胞组成的重要网络。ENS发育缺陷可导致先天性巨结肠症(HSCR),这是一种危及生命的疾病,以严重便秘、腹胀、胆汁性呕吐和生长发育迟缓为特征。越来越多的文献将HSCR与miRNA表达改变联系起来,但关于发育中ENS正常miRNA图谱的数据有限。我们对妊娠中期的Ednrb-EGFP小鼠ENS前体细胞进行了小RNA测序(smRNA-seq)和信使RNA测序(mRNA-seq),并将结果与发育中肠道所有其他细胞的聚合RNA进行了比较。我们的smRNA-seq结果鉴定出73个在发育中ENS中显著富集且高表达的miRNA,其中miR-9、miR-27b、miR-124、miR-137和miR-488是我们在人类中保守的前5个miRNA。然而,与先前报道相反,我们对miR-137的后续分析显示,在Nestin-cre、Wnt1-cre、Sox10-cre或Baf53b-cre谱系细胞中缺失Mir137对小鼠存活或ENS发育没有影响。
我们的数据为未来HSCR及其他ENS疾病中miRNA的研究提供了重要背景,并凸显了关于发育过程中特定设施因素的未解问题。
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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