感染SARS-CoV-2的Peromyscus leucopus脑与肺转录组
该数据集包含来自Peromyscus leucopus脑和肺组织的RNA测序数据。动物被实验性感染SARS-CoV-2或暴露于培养基作为对照,旨在表征肺和脑组织对病毒感染的转录反应,并识别相关的差异表达基因

基本信息
资源简介
感染SARS-CoV-2的Peromyscus leucopus脑与肺转录组
Transcriptome of Peromyscus leucopus brain and lungs infected with SARS-CoV-2
该数据集包含来自Peromyscus leucopus脑和肺组织的RNA测序数据。动物被实验性感染SARS-CoV-2或暴露于培养基作为对照,旨在表征肺和脑组织对病毒感染的转录反应,并识别相关的差异表达基因。组织样本在感染后第3天和第6天收集,提取总RNA并构建测序文库进行高通量测序。原始测序读段经过处理并比对到参考P. leucopus编码DNA序列(CDS)数据集(DOI: 10.5061/dryad.hdr7sqvwr),基因表达水平被量化和标准化,生成每个基因的Transcripts Per Million(TPM)值或Unique Gene Reads(UGR)。该数据可用于研究病毒感染后的转录组变化及宿主反应(来源 Da。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含从Peromyscus leucopus的脑和肺组织生成的RNA测序(RNA-seq)数据。动物要么被实验性感染SARS-CoV-2,要么暴露于培养基作为对照。该研究旨在表征肺和脑组织对病毒感染的转录反应,并识别与该反应相关的差异表达基因。组织样本在感染后第3天和第6天收集。提取总RNA,制备测序文库并进行高通量测序。原始测序读段经过处理并比对到参考P. leucopus编码DNA序列(CDS)数据集(DOI: 10.5061/dryad.hdr7sqvwr)。基因表达水平被量化和标准化,生成每个基因的Transcripts Per Million(TPM)值或Unique Gene Reads(UGR)。
【主题与分类】
主题标签:Peromyscus、SARS CoV 2、Transcriptome analysis。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%3A9dd01293551b60d092b06f1d2bddd2759150a37c91cac6e2e7cb0f9c0dc77c37
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含从白足鼠(Peromyscus leucopus)脑和肺组织生成的RNA测序(RNA-seq)数据。动物要么被实验性感染SARS-CoV-2,要么暴露于培养基作为对照。该研究旨在表征肺和脑组织对病毒感染的转录反应,并识别与该反应相关的差异表达基因。感染后第3天和第6天收集组织样本。提取总RNA,制备测序文库并进行高通量测序。原始测序读段经过处理,并与参考的白足鼠编码DNA序列(CDS)数据集(DOI: 10.5061/dryad.hdr7sqvwr)进行比对。基因表达水平经过量化和归一化,生成每个基因的每百万转录本(TPM)值或唯一基因读段(UGR)。,,# 感染SARS-CoV-2的白足鼠脑和肺的转录组 一般信息 1. 数据集标题:感染SARS-CoV-2的白足鼠脑和肺的转录组 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(National Institute of Allergy and Infect…)
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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