HMSN1A、HMSN-LOM与CCFDN综合征患者雪旺细胞的转录谱分析

该数据集来自omicsdi.org,属于神经系统疾病分类,主题标签为Transcriptomics。数据基于SAGE和微阵列分析,研究HMSN1A、HMSN-LOM及CCFDN三种脱髓鞘神经病的下游效应

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基因组分类Transcriptomics
Transcription profiling of human  Schwann cells FROM HMSN1A, HMSN-LOM AND congenital cateracts facial  dysmophism neuropathy (CCFDN) syndrome TO identify down-stream effects  IN demyelinating neuropathies

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

HMSN1A、HMSN-LOM与CCFDN综合征患者雪旺细胞的转录谱分析

该数据集来自omicsdi.org,属于神经系统疾病分类,主题标签为Transcriptomics。数据基于SAGE和微阵列分析,研究HMSN1A、HMSN-LOM及CCFDN三种脱髓鞘神经病的下游效应。样本包括三例正常受试者、一例HMSN-LOM患者、两例HMSN-1A患者和两例CCFDN患者的人雪旺细胞系,并与GDS1869/GSE4030数据集比较。可用于探索PMP22、NDRG1和CTDP1突变相关的基因表达变化及疾病机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):遗传性运动感觉神经病(HMSN)是最常见的遗传性周围神经病,包含一组遗传异质性疾病。我们研究导致三种脱髓鞘疾病的遗传缺陷:HMSN1A、HMSN-LOM和先天性白内障面部畸形神经病(CCFDN)综合征,分别由PMP22、NDRG1和CTDP1突变引起。这些基因的功能和病理机制仍未知。为识别突变下游效应,从而可能参与疾病过程,我们使用基因表达系列分析(SAGE)和微阵列分析。我们分析了来自三名正常受试者、一名HMSN-LOM患者、两名HMSN-1A患者和两名CCFDN患者的人雪旺细胞系,并将我们的数据与近期的人雪旺细胞数据集(4名正常受试者第1代 vs. 第3代,GDS1869/GSE4030 M.B. Bunge, 2006)进行比较。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-7423

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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

遗传性运动感觉神经病(HMSN)是最常见的遗传性周围神经病,包含一组遗传异质性疾病。我们研究导致三种脱髓鞘疾病的遗传缺陷:HMSN1A、HMSN-LOM和先天性白内障面部畸形神经病(CCFDN)综合征,分别由PMP22、NDRG1和CTDP1基因突变引起。这些基因的功能及病理机制尚不清楚。为了识别突变下游的影响,从而可能参与疾病过程,我们使用了基因表达系列分析(SAGE)和微阵列分析。我们分析了来自三名正常受试者、一名HMSN-LOM患者、两名HMSN-1A患者和两名CCFDN患者的人类雪旺细胞系,并将我们的数据与近期的人类雪旺细胞数据集(4名正常受试者第1代与第3代,GDS1869/GSE4030 M.B. Bunge,2006年)进行了比较。我们排除了在生物学和技术重复间不一致调控的基因,以及发现受传代数影响的基因(p<0.05)。通过比较不同突变引起的脱髓鞘神经病的表达谱,我们确定了:1.

每种基因型特异的表达特征。2. 在所有筛查的神经病中共同(失调)调控的基因。有趣的是,这些基因包括在中枢和周围神经中参与钠通道重组的基因(S100A10、CD90),或细胞外基质重塑的基因(例如TGFBI、SERPINE1、THBS1)。我们还发现与施万细胞谱系相关的基因高度上调,特别是与未成熟或前髓鞘化施万细胞表型相关的基因(即Sox2、Sox10、COL18A1、TFAP2A、Pax3、CDH19)。我们的研究表明,通过这种方法可以鉴定出许多可能促进神经病理的基因。实验总体设计:实验设计:总共运行了12个(双色)芯片。所有神经病样本均设重复(技术重复)。两个CCFDN和t

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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