视网膜无长突细胞极端多样性的深层进化根源[大鼠]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE331097),聚焦大鼠视网膜无长突细胞(ACs)多样性的进化根源。源站描述整合了 24 个脊椎动物的单细胞与单核转录组图谱,鉴定出 42 种直系同源 AC 类型(oACs),并分析其跨物种保守性、丰度与基因表达差异,以及 AC 与视网膜神经节细胞(RGCs)的

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基因组分类GPL2594710116
GSE331097: The extreme diversity of retinal amacrine cells has deep evolutionary roots [rat]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

视网膜无长突细胞极端多样性的深层进化根源[大鼠]

The extreme diversity of retinal amacrine cells has deep evolutionary roots [rat]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE331097),聚焦大鼠视网膜无长突细胞(ACs)多样性的进化根源。源站描述整合了 24 个脊椎动物的单细胞与单核转录组图谱,鉴定出 42 种直系同源 AC 类型(oACs),并分析其跨物种保守性、丰度与基因表达差异,以及 AC 与视网膜神经节细胞(RGCs)的协同进化关系。数据包含 1 个文件(GSE331097_series_matrix.txt.gz),可用于研究视网膜抑制性神经元多样性、比较转录组与视觉生态适应等方向(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):无长突细胞(ACs)是脊椎动物视网膜中一类异质性抑制性神经元,其形态和功能复杂度可与皮层中间神经元相媲美。在此,我们整合了来自24个脊椎动物的单细胞和单核转录组图谱,以重建这种极端多样性的进化起源。我们鉴定出42种直系同源AC类型(oACs),其中大多数在羊膜动物中呈现一一对应关系,并且在许多情况下跨脊椎动物也如此。虽然核心分子身份是保守的,但AC类型在不同物种间的丰度和基因表达存在差异,可能反映了对不同视觉生态的适应。AC多样性与视网膜神经节细胞(RGCs)的多样性同步变化,表明存在协同进化。最后,我们提出ACs起源于一种AC-RGC杂交前体,其中甘氨酸能ACs在脊椎动物进化早期发生分化,

【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:GPL25947、10116。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=GSE331097

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 13 202,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

无长突细胞(ACs)是脊椎动物视网膜中一类异质性抑制性神经元,其形态和功能复杂性可与皮层中间神经元相媲美。本文整合了来自24个脊椎动物物种的单细胞和单核转录组图谱,以重建这种极端多样性的进化起源。我们鉴定出42种直系同源AC类型(oACs),其中大多数在羊膜动物中呈现一一对应关系,在许多情况下在脊椎动物中也是如此。尽管核心分子身份是保守的,但AC类型在不同物种间的丰度和基因表达存在差异,可能反映了对不同视觉生态的适应。AC的多样性与视网膜神经节细胞(RGCs)的多样性同步变化,表明二者存在协同进化。最后,我们提出ACs起源于一种AC-RGC杂合前体,甘氨酸能ACs在脊椎动物进化早期发生分化,随后RGCs与GABA能ACs之间发生分叉。总之,这些发现建立了一个统一的进化框架,用于理解脊椎动物中一类抑制性神经元的多样性、发育和功能。

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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