SARS-CoV-2感染Peromyscus leucopus差异表达基因数据集
该数据集包含感染SARS-CoV-2的Peromyscus leucopus以及暴露于培养基的对照动物的肺和脑组织的RNA测序数据,样本采集于感染后第3天和第6天

基本信息
资源简介
SARS-CoV-2感染Peromyscus leucopus差异表达基因数据集
SARS-CoV-2 virus infection of Peromyscus leucopus - differentially expressed genes
该数据集包含感染SARS-CoV-2的Peromyscus leucopus以及暴露于培养基的对照动物的肺和脑组织的RNA测序数据,样本采集于感染后第3天和第6天。总RNA被提取,RNA-seq文库经高通量测序平台制备和测序,原始测序读段经过处理并比对到参考P. leucopus编码DNA序列,基因表达水平被量化和标准化,得到每百万转录本(TPM)数据。TPM数据用于计算分析,以识别跨组织(肺和脑)和时间点(感染后第3天和第6天)的差异表达基因,从而比较评估对SARS-CoV-2感染的转录响应(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含感染SARS-CoV-2的Peromyscus leucopus或暴露于培养基作为对照的动物的肺和脑组织的RNA测序(RNA-seq)数据。组织样本在感染后第3天和第6天采集。提取总RNA,制备RNA-seq文库并使用高通量测序平台进行测序。原始测序读段经过处理并比对到参考P. leucopus编码DNA序列(CDS)DOI: 10.5061/dryad.hdr7sqvwr。基因表达水平被量化和标准化,得到每百万转录本(TPM)DOI: 10.5061/dryad.4j0zpc8sk。TPM数据用于进一步的计算分析研究,以识别跨组织(肺和脑)和时间点(感染后第3天和第6天)的差异表达基因(DEGs),从而能够比较评估对SARS-CoV-2感染的转录响应。
【主题与分类】
主题标签:RNA sequence analysis、Peromyscus、SARS CoV 2。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1aedf72d19a0ecd3dd49634eb11b5cc84b4295e7f6e89c17a08929aa42d38d7b
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使用方式
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- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含感染SARS-CoV-2的白足鼠(Peromyscus leucopus)肺和脑组织的RNA测序(RNA-seq)数据,或作为对照暴露于培养基的动物的数据。感染后第3天和第6天收集组织样本。提取总RNA,并使用高通量测序平台制备和测序RNA-seq文库。原始测序读段经过处理,并与参考白足鼠编码DNA序列(CDS)DOI: 10.5061/dryad.hdr7sqvwr进行比对。基因表达水平经过量化和归一化,得到每百万转录本(TPM)DOI: 10.5061/dryad.4j0zpc8sk。TPM数据用于进一步的计算分析研究,以识别不同组织(肺和脑)和时间点(感染后第3天和第6天)的差异表达基因(DEGs),从而能够对SARS-CoV-2感染的转录反应进行比较评估。, , # SARS-CoV-2病毒感染白足鼠(Peromyscus leucopus)- 差异表达基因 一般信息 1. 数据集标题:SARS-CoV-2病毒感染白足鼠(Peromyscus leucopus) 2. 作者信息 A. 主要研究者联系信息 姓名:Alan G.
Barbour  机构:加州大学欧文分校  地址:843 Health Sciences Court, Irvine, CA 92697  电子邮件:abarbour@uci.edu  B. 协作者或共同研究者联系信息  姓名:Ana Milovic  机构:加州大学欧文分校  地址:843 Health Sciences Court, Irvine, CA 92697  电子邮件:anamilovic@gmail.com 3. 数据收集日期(单一日期、范围、大致日期):2020-2022 4. 数据收集的地理位置:美国加利福尼亚州欧文市 5. 支持数据收集的资助来源信息:美国国家过敏和传染病研究所资助项目 AI-136523 a…
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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