成人对照脊髓室管膜与腹角区域实时定量PCR分析

该数据集来自NCBI GEO,标题为成人对照脊髓室管膜与腹角区域实时定量PCR分析。样本通过激光捕获显微切割从死后冷冻人脊髓组织获取室管膜和腹角区域,每区域n=4

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医学影像回归Expression profiling by RT-PCRGPL197249606
GSE65463: Real-time quantitative PCR analysis of human ependymal and ventral horn regions in adult control spinal cord

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

成人对照脊髓室管膜与腹角区域实时定量PCR分析

Real-time quantitative PCR analysis of human ependymal and ventral horn regions in adult control spinal cord

该数据集来自NCBI GEO,标题为成人对照脊髓室管膜与腹角区域实时定量PCR分析。样本通过激光捕获显微切割从死后冷冻人脊髓组织获取室管膜和腹角区域,每区域n=4。因RNA质量较低,经两轮扩增后进行实时定量PCR表达谱检测。数据可用于比较成人脊髓这两个区域的基因表达差异,服务于神经系统疾病相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 30 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):成人室管膜和腹角区域通过激光捕获显微切割从死后冷冻样本中获得。简言之,将25微米冷冻切片用甲苯胺蓝染色,两个区域均显微切割并收集于eppendorf管中(每个区域n=4)。样本mRNA浓度和纯度通过电泳评估(BioRad Experion HighSensitivity试剂盒,美国)。所有样本的RQI值均低于6.5,因此纯化后使用针对高度降解样本设计的试剂盒(ExpressArt® TRinucleotide mRNA Amplification Kit;#6299-A15,AmpTec,AMSBIO,英国)进行两轮扩增。扩增后,mRNA浓度和纯度通过电泳(BioRad Experion StSens试剂盒,美国)和分光光度法(Nanodrop,Thermo Scientific,美国)评估。我们扩增了3.7-37 ng总RNA,两轮后获得6至21 µg mRNA

【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:Expression profiling by RT-PCR、GPL19724、9606。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=GSE65463

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 18 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE65463

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

成人室管膜和腹角区域通过激光捕获显微切割技术从死后冷冻样本中获取。简言之,将25微米厚的冷冻切片用甲苯胺蓝染色,两个区域均进行显微切割并收集于eppendorf管中(每个区域n=4)。样本mRNA浓度和纯度通过电泳评估(BioRad Experion HighSensitivity试剂盒,美国)。所有样本的RQI值均低于6.5,因此纯化后使用专为高度降解样本设计的试剂盒进行两轮扩增(ExpressArt® TRinucleotide mRNA Amplification Kit;#6299-A15,AmpTec,AMSBIO,英国)。扩增后,mRNA浓度和纯度通过电泳(BioRad Experion StSens试剂盒,美国)和分光光度法(Nanodrop,Thermo Scientific,美国)评估。我们扩增了3.7-37 ng的总RNA,两轮后获得6至21 µg的mRNA。收集样本并研究RNA完整性和数量后,选取样本的cDNA用于基因表达检测,使用384孔定制Taqman低密度芯片。我们构建了包含属于干性或室管膜瘤特征谱基因的芯片(见Garcia-Ovejero等,2015,BRAIN)。

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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