小鼠术后认知功能障碍海马小非编码RNA图谱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE334921),对术后认知功能障碍小鼠海马组织中的小非编码 RNA 进行高通量测序分析

geo
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基因组分类GPL3745810090
GSE334921: Small non-coding RNA profiling in the hippocampus of mice with postoperative cognitive dysfunction

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

小鼠术后认知功能障碍海马小非编码RNA图谱

Small non-coding RNA profiling in the hippocampus of mice with postoperative cognitive dysfunction

该数据集来自 NCBI GEO(GSE334921),对术后认知功能障碍小鼠海马组织中的小非编码 RNA 进行高通量测序分析。研究采用 PANDORA-seq 方法,克服 RNA 修饰导致的逆转录中止问题,全面刻画海马中高度修饰的 sncRNA 组成,涵盖 miRNAs、tsRNAs、rsRNAs 和 piRNAs 等类别。数据可用于探索手术诱导认知障碍相关的表观遗传调控机制,并为 sncRNA 在神经系统疾病中的功能研究提供参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):术后认知功能障碍(POCD)常见于老年手术患者,与记忆、注意力和执行功能受损相关,可显著降低生活质量。POCD 的确切发病机制尚不清楚,尽管创伤诱导的表观遗传机制已被认为参与其中。传统测序方法受限于修饰 RNA 上的逆转录中止,可能导致具有重要调控功能的小非编码 RNA(sncRNA)代表性不足或丢失。在此,我们应用通过克服 RNA 修饰诱导的测序中止实现全景 RNA 展示(PANDORA-seq)方法,对手术诱导认知障碍小鼠海马中高度修饰的 sncRNA 进行全面分析。该数据集刻画了海马 sncRNA 类别的组成——包括 miRNAs、tsRNAs、rsRNAs 和 pi

【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:GPL37458、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=GSE334921

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 29 202,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

术后认知功能障碍(POCD)常见于老年手术患者,并与记忆、注意力和执行功能的损害相关,可显著降低生活质量。POCD的确切发病机制尚不清楚,尽管创伤诱导的表观遗传机制已被认为参与其中。传统测序方法因修饰RNA处的逆转录停滞而受阻,这可能导致具有重要调控功能的小非编码RNA(sncRNA)代表性不足或丢失。在此,我们应用通过克服RNA修饰诱导的测序中止的全景RNA展示技术(PANDORA-seq),对经历手术诱导认知障碍小鼠海马中高度修饰的sncRNA进行了全面分析。该数据集描绘了术后早期对照组和手术暴露组小鼠海马sncRNA类别(包括miRNA、tsRNA、rsRNA和piRNA)的组成。我们进行了测序质量控制分析,并作为对选定测序信号的正交、检测水平验证,通过qRT-PCR对选定的tsRNA进行了定量。

还对这些tsRNA与其亲本tRNA的结构映射进行了分析。总体而言,这一资源为研究与早期术后认知障碍相关的神经表观遗传变化提供了基础,并为提出关于POCD分子机制的假设奠定了基础。

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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