GSE33589:Srrm4 基因突变导致前体 mRNA 剪接缺陷与 Bronx waltzer 小鼠耳聋

该数据集来自 NCBI,围绕自发突变 Bronx waltzer(bv)小鼠展开,该品系表现为耳聋与平衡缺陷。研究将 bv 突变定位到编码可变前体 mRNA 剪接调控因子的 Srrm4 基因,并发现 Srrm4 在前庭斑与耳蜗等平衡和听觉器官以及包括小脑在内的中枢神经系统中表达

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1486510090
GSE33589: A mutation in the Srrm4 gene causes pre-mRNA splicing defects and deafness in Bronx waltzer mice.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

GSE33589:Srrm4 基因突变导致前体 mRNA 剪接缺陷与 Bronx waltzer 小鼠耳聋

A mutation in the Srrm4 gene causes pre-mRNA splicing defects and deafness in Bronx waltzer mice.

该数据集来自 NCBI,围绕自发突变 Bronx waltzer(bv)小鼠展开,该品系表现为耳聋与平衡缺陷。研究将 bv 突变定位到编码可变前体 mRNA 剪接调控因子的 Srrm4 基因,并发现 Srrm4 在前庭斑与耳蜗等平衡和听觉器官以及包括小脑在内的中枢神经系统中表达。为识别 bv/bv 小鼠中潜在的剪接缺陷,研究使用小鼠外显子连接微阵列(MJAY)分析了 bv/bv 小鼠与对照(bv/+)同窝仔鼠前庭斑和小脑的 RNA 样本。数据可用于研究 Srrm4 相关剪接异常与耳聋、平衡障碍的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):自发突变 Bronx waltzer (bv) 小鼠品系以耳聋和平衡缺陷为特征。我们将 bv 突变定位到 Srrm4 基因,该基因编码一种可变前体 mRNA 剪接的调控因子。我们发现 Srrm4 在平衡和听觉器官(即前庭斑和耳蜗)中表达。Srrm4 也在包括小脑在内的中枢神经系统中表达。为识别 bv/bv 小鼠中潜在的剪接缺陷,我们使用小鼠外显子连接微阵列(MJAY)分析了 bv/bv 小鼠与对照(bv/+)同窝仔鼠前庭斑和小脑的 RNA 样本。

【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:Expression profiling by array、GPL14865、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=GSE33589

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 18 201,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

自发性突变Bronx waltzer (bv)小鼠品系以耳聋和平衡缺陷为特征。我们将bv突变定位到Srrm4基因,该基因编码一种前体mRNA可变剪接调节因子。我们发现Srrm4在平衡和听觉器官(即前庭斑和耳蜗)中表达。Srrm4也在包括小脑在内的中枢神经系统中表达。为了识别bv/bv小鼠中潜在的剪接缺陷,我们使用小鼠外显子连接微阵列(MJAY)分析了来自bv/bv小鼠和对照(bv/+)同窝仔鼠的前庭斑和小脑的RNA样本。在该数据集中,我们纳入了从小脑样本中获得的探针集水平数据。处理后的数据代表已标准化至基因表达水平的探针集强度。

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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