Wiskott-Aldrich综合征小鼠模型脾脏转录组洞察

该数据集来自NCBI GEO,包含10周龄WAS-KO小鼠与野生型小鼠脾脏组织的转录组高通量测序表达谱,共鉴定出1964个差异表达基因,其中996个上调、968个下调

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基因组分类GPL2424710090
GSE214745: Transcriptomic insights into the role of the spleen in a mouse model of Wiskott-Aldrich Syndrome

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Wiskott-Aldrich综合征小鼠模型脾脏转录组洞察

Transcriptomic insights into the role of the spleen in a mouse model of Wiskott-Aldrich Syndrome

该数据集来自NCBI GEO,包含10周龄WAS-KO小鼠与野生型小鼠脾脏组织的转录组高通量测序表达谱,共鉴定出1964个差异表达基因,其中996个上调、968个下调。数据可用于比较WASp缺陷小鼠与野生型小鼠脾脏基因表达差异,探索脾脏在Wiskott-Aldrich综合征中的作用,并支持差异表达分析与免疫相关通路研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Wiskott-Aldrich综合征(WAS)是一种罕见的X连锁原发性免疫缺陷病,以微血小板减少、湿疹、反复感染以及自身免疫性疾病和恶性肿瘤发病率增加为特征。WAS由was基因突变引起,该基因仅在造血细胞中表达,而脾脏在造血和红细胞清除中发挥重要作用。然而,迄今为止,尚未报道WASp缺陷(WAS-KO)小鼠与WT小鼠脾脏的详细比较分析,尤其是在转录组水平上。在此,我们研究了10周龄WAS-KO小鼠脾脏组织的转录组差异。比较WAS-KO和WT小鼠的基因表达谱,发现了1964个差异表达基因(DEGs)。在这些基因中,996个DEGs在WAS-KO小鼠中上调,968个下调。为了确定

【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:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE214745

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 13 202,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

Wiskott-Aldrich综合征(WAS)是一种罕见的X连锁原发性免疫缺陷病,以微血小板减少、湿疹、反复感染以及自身免疫性疾病和恶性肿瘤发病率增高为特征。WAS由was基因突变引起,该基因仅在造血细胞中表达,而脾在造血和红细胞清除中发挥重要作用。然而,迄今为止,尚未有关于WASp缺陷(WAS-KO)小鼠与野生型(WT)小鼠脾脏的详细比较分析报道,尤其是在转录组水平上。在此,我们研究了10周龄WAS-KO小鼠脾组织转录组的差异。比较WAS-KO小鼠与WT小鼠的基因表达谱,发现了1964个差异表达基因(DEGs)。在这些基因中,WAS-KO小鼠中有996个DEGs上调,968个下调。为确定DEGs的功能,分别对显著上调和下调的DEGs进行了GO和KEGG富集分析。

结果显示,WAS-KO小鼠脾脏中细胞衰老和凋亡相关基因水平升高,参与免疫应答的抗原加工与呈递机制受损,信号转导过程也出现障碍。因此,was基因缺失可能导致贫血和溶血相关疾病,主要原因是红细胞渗透脆性增加、血红蛋白降低、胆红素水平升高和血清铁蛋白升高。这些结果表明,血细胞的衰老和凋亡在WAS的发生中也发挥重要作用。然而,大多数研究仅关注免疫应答。因此,本文的有趣发现可为后续研究提供更有力的理论依据,并有助于改进WAS的治疗。我们利用从两组不同的WT和WAS-KO小鼠的RNA-seq中获得的数据进行了基因表达谱分析。

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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