小鼠模型验证：Tor1a-torsinA 的 qPCR 与 Western blot 检测
组织经速冻后用于检测 Tor1a 与 torsinA 蛋白表达，包含 qPCR 与 Western blot 原始图像及相关元数据，可用于验证该小鼠模型的基因与蛋白表达改变（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）
基本信息
资源简介
小鼠模型验证：Tor1a-torsinA 的 qPCR 与 Western blot 检测
Validation of mouse model: qPCR and Western blots probing for Tor1a-torsinA
该数据集为 Pocratsky 等 2023 年发表于 Science Translational Medicine 的模型验证数据，来源于出生后第 18 天的同窝对照小鼠（Cdx2::wt;Tor1a-wt/frt）与脊髓 Tor1a d-cko 小鼠（Cdx2::FlpO;Tor1a-frt/frt），后者出现早发性全身性扭转性肌张力障碍。组织经速冻后用于检测 Tor1a 与 torsinA 蛋白表达，包含 qPCR 与 Western blot 原始图像及相关元数据，可用于验证该小鼠模型的基因与蛋白表达改变（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：与 Pocratsky 等 2023 年 Science Translational Medicine 相关的模型验证数据集。数据来自出生后第 18 天的同窝对照（Cdx2::wt;Tor1a-wt/frt）和脊髓 Tor1a d-cko 小鼠（Cdx2::FlpO;Tor1a-frt/frt），这些小鼠出现早发性全身性扭转性肌张力障碍。全组织速冻后处理，用于检测 Tor1a 和 torsinA 蛋白的表达。提供 Western blot 原始图像。Validation_qPCR.xlsx - 数据集：脑和腰段脊髓中 Tor1a 表达。Validation_Westerns.xlsx - 数据集：脑和腰段脊髓中 torsinA 表达。Western_metadata：所附印迹图像的详细信息。完整方法学细节见手稿。
【主题与分类】
主题标签：Neurosciences not elsewhere classified。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Validation_of_mouse_model_qPCR_and_Western_blots_probing_for_Tor1a-torsinA/19642395
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站：https://doi.org/10.5522/04/19642395
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- 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
与Pocratsky等人2023年在《科学转化医学》上发表的论文相关的模型验证数据集。数据来源于出生后第18天的同窝对照组（Cdx2::wt;Tor1a-wt/frt）和脊髓Tor1a条件性双敲除小鼠（Cdx2::FlpO;Tor1a-frt/frt），后者发展出早发性全身性扭转性肌张力障碍。整个组织经速冻处理并用于检测Tor1a和torsinA蛋白的表达。提供的Western印迹原始图像：Validation_qPCR.xlsx - 数据集：大脑和腰段脊髓中Tor1a的表达；Validation_Westerns.xlsx - 数据集：大脑和腰段脊髓中torsinA的表达；Western_metadata：附带的印迹图像详细信息。完整的方法学细节见原稿。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
