clarin-1与clarin-2耳聋相关蛋白代偿互作调控听力表型变异

该数据集来自 NCBI GEO,包含对 Clrn1-/-、Clrn2-/- 及 Clrn1-/-Clrn2-/- 双敲除小鼠耳蜗组织进行 RNA 测序的表达谱数据,用于研究 clarin-1 与 clarin-2 在听觉过程中的协同调控作用

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE312253: Compensatory interplay between clarin-1 and 1 clarin-2 deafness-associated proteins govern phenotypic variability in hearing

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

clarin-1与clarin-2耳聋相关蛋白代偿互作调控听力表型变异

Compensatory interplay between clarin-1 and 1 clarin-2 deafness-associated proteins govern phenotypic variability in hearing

该数据集来自 NCBI GEO,包含对 Clrn1-/-、Clrn2-/- 及 Clrn1-/-Clrn2-/- 双敲除小鼠耳蜗组织进行 RNA 测序的表达谱数据,用于研究 clarin-1 与 clarin-2 在听觉过程中的协同调控作用。数据覆盖机械电转导、离子稳态和突触组织等通路,可用于分析单敲除与双敲除之间的差异表达与表型变异,帮助理解 Usher 综合征 III 型听力损失表型异质性的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Usher综合征III型(USH3)由编码clarin-1的CLRN1突变引起,表现为进行性听力损失、前庭功能障碍和视网膜色素变性,即使在携带相同突变的患者中也存在显著的表型变异。Clarin-1的旁系同源蛋白clarin-2(由CLRN2编码)同样与听力损失相关,提示这些蛋白之间可能存在功能互作。为研究这一关系,我们对Clrn1-/-、Clrn2-/-和Clrn1-/-Clrn2-/-双敲除小鼠的耳蜗组织进行了RNA测序,揭示clarin-1和clarin-2协同调控必要的听觉过程,包括机械电转导、离子稳态和突触组织。双敲除小鼠表现出这些通路的协同性破坏,导致比任一单敲除更严重的听力缺陷,demonstratin

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24247、10090。本站分类:耳及乳突疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312253

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 25 202,引用时请注意版本时效。

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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

III型Usher综合征(USH3)由编码clarin-1的CLRN1基因突变引起,表现为进行性听力损失、前庭功能障碍和视网膜色素变性,即使在携带相同突变的患者之间,表型变异也极为显著。Clarin-1的旁系同源蛋白clarin-2(由CLRN2编码)同样与听力损失相关,提示这些蛋白之间可能存在功能互作。为探究这一关系,我们对Clrn1-/-、Clrn2-/-及Clrn1-/-Clrn2-/-双基因敲除小鼠的耳蜗组织进行了RNA测序,结果揭示clarin-1与clarin-2协同调控听觉的关键过程,包括机械电转导、离子稳态和突触组织。双基因敲除小鼠表现出这些通路的协同性破坏,导致比任一单基因敲除更为严重的听力缺陷,表明这两种蛋白在功能上可相互代偿。这些发现提示CLRN2变异可能影响USH3患者的听力结局,支持将CLRN2分析纳入遗传诊断。

通过证明clarin-1和clarin-2在内耳中具有重叠的功能作用,本研究将USH3重新定义为一种网络依赖性疾病,为治疗开发提供了新见解。RNA-seq数据集为探索听觉功能中的基因相互作用以及推进听力损失的精准医学方法提供了全面的资源。

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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