SHROOM3缺陷加重阿霉素诱导的肾病并伴随黏着斑解体和应力纤维紊乱

该数据集来自NCBI GEO,包含人足细胞系RNA测序转录组数据,比较Control(n=4)与SHROOM3敲低(KD,n=4)组,用于研究SHROOM3在足细胞功能及阿霉素诱导肾病中的作用

geo
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时间序列分类GPL246769606
GSE294734: SHROOM3 Deficiency aggravates Adriamycin-induced nephropathy accompanied by Focal Adhesion disassembly and stress fiber disorganization

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

SHROOM3缺陷加重阿霉素诱导的肾病并伴随黏着斑解体和应力纤维紊乱

SHROOM3 Deficiency aggravates Adriamycin-induced nephropathy accompanied by Focal Adhesion disassembly and stress fiber disorganization

该数据集来自NCBI GEO,包含人足细胞系RNA测序转录组数据,比较Control(n=4)与SHROOM3敲低(KD,n=4)组,用于研究SHROOM3在足细胞功能及阿霉素诱导肾病中的作用。数据覆盖SHROOM3调控足细胞细胞骨架组织、应力纤维形成及黏着斑组装/解体的分子机制与信号通路,可用于差异表达分析、通路富集及足细胞损伤相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本RNA测序研究探讨SHROOM3在足细胞功能中的作用及其对肾脏病理生理的贡献。足细胞是高度特化的上皮细胞,对肾小球滤过屏障完整性至关重要。研究探索在阿霉素诱导肾病(一种广泛使用的足细胞损伤和蛋白尿性肾脏疾病实验模型)背景下,SHROOM3缺陷如何影响足细胞细胞骨架结构和黏着斑动力学。我们使用RNA测序对人足细胞系进行转录组分析,比较Control(n=4)和SHROOM3敲低(KD)足细胞(n=4)。我们的目标是识别SHROOM3调控足细胞细胞骨架组织的分子机制和信号通路,特别关注应力纤维形成和黏着斑组装/解体。该数据集提供全面的

【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:GPL24676、9606。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE294734

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 02 202,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

本RNA测序研究探讨SHROOM3在足细胞功能中的作用及其对肾脏病理生理学的贡献。足细胞是高度分化的上皮细胞,对肾小球滤过屏障的完整性至关重要。本研究探讨了在阿霉素诱导的肾病(一种广泛使用的足细胞损伤和蛋白尿性肾脏疾病实验模型)背景下,SHROOM3缺失如何影响足细胞细胞骨架结构和黏着斑动力学。我们使用RNA测序对人足细胞系进行转录组分析,比较对照组(n=4)和SHROOM3敲低(KD)足细胞(n=4)。我们的目标是确定SHROOM3调控足细胞细胞骨架组织的分子机制和信号通路,特别关注应力纤维形成和黏着斑组装/解聚。该数据集提供了全面的基因表达谱,揭示了SHROOM3缺失如何在肾病进展过程中加剧足细胞损伤、破坏肌动蛋白细胞骨架动力学并损害黏着斑稳定性。

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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