成年斑马鱼视锥光感受器富集基因鉴定数据集

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为成年斑马鱼视锥光感受器富集基因鉴定,包含 1 个文件 GSE86155_series_matrix.txt.gz,采用表达谱芯片平台 GPL1319,物种为斑马鱼(7955)

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL13197955
GSE86155: IDENTIFICATION OF ADULT ZEBRAFISH CONE PHOTORECEPTOR-ENRICHED GENES

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

成年斑马鱼视锥光感受器富集基因鉴定数据集

IDENTIFICATION OF ADULT ZEBRAFISH CONE PHOTORECEPTOR-ENRICHED GENES

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为成年斑马鱼视锥光感受器富集基因鉴定,包含 1 个文件 GSE86155_series_matrix.txt.gz,采用表达谱芯片平台 GPL1319,物种为斑马鱼(7955)。源站描述涉及从 Tg(3.2TαCP:EGFP) 成年斑马鱼视网膜中纯化 EGFP 标记视锥光感受器的方法,并确认获得高质量 RNA(RIN>7.6、浓度>5.7 ng/µl)。数据可用于视锥光感受器发育、存活与功能相关分子决定因素的鉴定研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 29 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):视锥光感受器是负责明视觉、颜色感知和视敏度的特化感觉视网膜神经元。视网膜退行性疾病是一组异质性眼病,其中最严重的视力丧失通常源于视锥光感受器功能障碍或退化。建立从视网膜组织中纯化视锥光感受器的方法可以加速鉴定视锥光感受器发育、存活和功能所依赖的关键分子决定因素。本文描述了一种从 Tg(3.2TαCP:EGFP) 斑马鱼成年视网膜中纯化增强绿色荧光蛋白(EGFP)标记视锥光感受器的新方法。电泳图证实从两个群体中获得的高质量 RNA 的下游分离,其 RNA 完整性数值(RIN)>7.6,RNA 浓度>5.7 ng/µl。逆转录 PCR(RT-PCR)证实 t

【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 array、GPL1319、7955。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=GSE86155

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 25 201,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

视锥光感受器是特化的视网膜感觉神经元,负责明视觉、颜色感知和视敏度。视网膜退行性疾病是一组异质性眼病,其中最严重的视力丧失通常源于视锥光感受器功能障碍或变性。建立一种从视网膜组织中纯化视锥光感受器的方法,可加速鉴定调控视锥光感受器发育、存活和功能的关键分子决定因素。本文描述了一种从成年Tg(3.2TαCP:EGFP)斑马鱼视网膜中纯化增强型绿色荧光蛋白(EGFP)标记的视锥光感受器的新方法。电泳图证实,从两个细胞群体中均成功分离获得高质量RNA,其RNA完整性值(RIN)>7.6,RNA浓度>5.7 ng/µl。逆转录PCR(RT-PCR)证实,EGFP阳性细胞群体表达已知的视锥光感受器遗传标记,而这些标记在EGFP阴性细胞群体中不表达。

这项工作是为鉴定视锥光感受器富集基因及其发育、存活和功能所必需的蛋白质与信号网络迈出的重要一步。此外,这一进展有助于鉴定遗传性人类失明的新型候选基因。为了通过流式细胞术分析和分选样本,FSC和SSC值以对数刻度显示,因为这通常是默认的起始显示方式。这使得能够鉴定视网膜中存在的不同细胞亚群,这些亚群与不需要的细胞碎片和细胞片段混合在一起。由于存在多个细胞群体,因此成功检测到了不同水平的自发荧光。因此,重要的是改变策略,显示对照和EGFP样本的侧向散射和荧光特征,这最终使得能够鉴定出极度

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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