AA2P处理亨廷顿病KI-140Q小鼠与野生型对照的纹状体RNA-seq数据

该数据集为亨廷顿病KI-140Q小鼠与野生型对照的纹状体bulk RNA-seq数据,用于研究HD相关转录改变及AA2P处理后的基因表达响应

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基因组分类BiologyNeurobiologyKI-140Q miceAA2PRNA sequencing
Striatal RNA-seq data from AA2P-treated Huntington’s disease KI-140Q mice and wild-type controls

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
restricted access
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

AA2P处理亨廷顿病KI-140Q小鼠与野生型对照的纹状体RNA-seq数据

Striatal RNA-seq data from AA2P-treated Huntington’s disease KI-140Q mice and wild-type controls

该数据集为亨廷顿病KI-140Q小鼠与野生型对照的纹状体bulk RNA-seq数据,用于研究HD相关转录改变及AA2P处理后的基因表达响应。实验设WT-Saline、HD-Saline和HD-AA2P三组,每组三只独立小鼠,共九个生物样本,治疗七周后采集纹状体组织测序。数据支持HD与野生型、AA2P处理与盐水处理HD小鼠之间的比较,可用于神经元功能、免疫炎症反应及蛋白质稳态相关转录程序分析(来源 DOI 解析,restricted access 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含亨廷顿病KI-140Q小鼠与野生型对照纹状体的bulk RNA-seq数据,旨在研究HD相关转录改变及与L-抗坏血酸-2-磷酸钠(AA2P)处理相关的基因表达响应。实验包括三个组:盐水处理的野生型小鼠(WT-Saline)、盐水处理的HD KI-140Q小鼠(HD-Saline)和AA2P处理的HD KI-140Q小鼠(HD-AA2P)。每组包含三只独立小鼠,共九个生物样本。经过七周治疗期后采集纹状体组织进行RNA测序。该数据集支持HD与野生型小鼠之间以及AA2P处理与盐水处理HD小鼠之间的比较,包括与神经元功能、免疫炎症反应和蛋白质稳态相关的转录程序分析。

【主题与分类】

主题标签:Biology、Neurobiology、KI-140Q mice、AA2P、RNA sequencing。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=2222a34eb6894c1a863be70235e92334

使用许可:restricted access。

下载信息

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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

该数据集包含亨廷顿病KI-140Q小鼠和野生型对照小鼠纹状体的bulk RNA-seq数据。该数据集的生成旨在研究与L-抗坏血酸-2-磷酸钠(AA2P)治疗相关的HD转录改变和基因表达应答。实验共设三组:盐水处理的野生型小鼠(WT-Saline)、盐水处理的HD KI-140Q小鼠(HD-Saline)和AA2P处理的HD KI-140Q小鼠(HD-AA2P)。每组包含三只独立小鼠,共获得九个生物学样本。经过七周的治疗期后,收集纹状体组织进行RNA测序。该数据集支持HD小鼠与野生型小鼠之间以及AA2P处理与盐水处理的HD小鼠之间的比较,包括分析与神经元功能、免疫炎症反应和蛋白质稳态相关的转录程序。

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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