小鼠肺部微阵列数据技术变异初步研究:动物间变异背景下的识别

该数据集来自 omicsdi.org,属于呼吸系统疾病/其他分类,主题为转录组学。研究在开展甲型流感感染自上而下系统分析的微阵列数据生成之前,评估小鼠肺基因表达微阵列数据中技术变异的程度与来源,并与动物间变异进行比较,结果支持选择生物学重复而非技术重复

omicsdi
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基因组Transcriptomics
Pilot study to identify technical variation in microarray data of mouse lungs in the context of inter-animal variation

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

小鼠肺部微阵列数据技术变异初步研究:动物间变异背景下的识别

该数据集来自 omicsdi.org,属于呼吸系统疾病/其他分类,主题为转录组学。研究在开展甲型流感感染自上而下系统分析的微阵列数据生成之前,评估小鼠肺基因表达微阵列数据中技术变异的程度与来源,并与动物间变异进行比较,结果支持选择生物学重复而非技术重复。数据包含 18 张微阵列,覆盖 1 个实验条件:一只小鼠(260)感染 0.6LD50 小鼠致病性 H1N1 毒株 PR8,感染后 72 小时采集肺组织并提取全肺 RNA,RNA 分 3 批提取、每批分 2 批扩增、扩增产物再分 2 批杂交。该数据可用于研究微阵列技术变异与动物间变异的相对贡献(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在生成用于甲型流感感染自上而下系统分析的微阵列数据之前,我们评估了小鼠肺基因表达微阵列数据中技术变异的程度和来源,并将其与动物间变异进行比较。这些微阵列数据中的技术变异在动物间变异的背景下支持选择生物学重复而非技术重复。A) 一只小鼠(260)感染了 0.6LD50 的小鼠致病性 H1N1 毒株 PR8。感染后 72 小时采集肺组织并处理以产生用于微阵列分析的全肺 RNA。RNA 分 3 个独立批次(I、II、III)提取,每批 RNA 分 2 个独立批次(1、2)扩增,各批扩增产物再分 2 批杂交。该数据集包含 18 张微阵列,覆盖 1 个实验条件,具有 1

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-42521

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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

在生成用于甲型流感感染自上而下系统分析的微阵列数据之前,我们评估了小鼠肺基因表达微阵列数据中技术变异的程度和来源,并将其与动物间变异进行了比较。这些微阵列数据中的技术变异在动物间变异的背景下支持选择生物学重复而非技术重复。A) 一只小鼠(260)感染了0.6LD50的小鼠致病性H1N1毒株PR8。感染后72小时收集肺组织并处理以获得全肺RNA,用于微阵列分析。RNA分3个独立批次(I、II、III)提取,每批RNA分2个独立批次(1、2)扩增,各批扩增产物再分2批杂交。该数据集包含18张微阵列,涵盖1个实验条件、1个生物学重复和技术重复矩阵。B) 3只小鼠(245、246、247)感染了0.6LD50的小鼠致病性H1N1毒株PR8。感染后72小时收集肺组织并处理以获得全肺RNA,用于微阵列分析。

从每只动物中提取RNA,RNA在三个独立批次(A、B、C)中进行扩增,各批次扩增产物再次以2批次进行杂交。该数据集包含24张微阵列,涵盖1个实验条件、3个生物学重复以及一个技术重复矩阵。数据集A)和B)与两个生物学数据集相关联——一个比较从甲型流感感染或对照动物个体肺中分离的5种不同细胞类型的转录组(包含75张微阵列,涵盖25个实验条件),另一个包含来自假感染或甲型H1N1流感感染动物的全肺微阵列(包含138张微阵列、19个实验条件、7个生物学重复)。

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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