ARC综合征机械生物学近端小管缺陷:VPS33B CRISPR敲除研究
该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对ARC综合征(关节挛缩-肾功能障碍-胆汁淤积)肾脏近端小管缺陷的研究。研究者利用CRISPR技术在人近端小管细胞系RPTEC-TERT1中敲除VPS33B基因,并通过明场成像、免疫染色、RNA测序和细胞脱离实验对敲除细胞进行表征

基本信息
资源简介
ARC综合征机械生物学近端小管缺陷:VPS33B CRISPR敲除研究
Mechanobiological proximal tubular defects in ARC syndrome: A VPS33B CRISPR knockout study
该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对ARC综合征(关节挛缩-肾功能障碍-胆汁淤积)肾脏近端小管缺陷的研究。研究者利用CRISPR技术在人近端小管细胞系RPTEC-TERT1中敲除VPS33B基因,并通过明场成像、免疫染色、RNA测序和细胞脱离实验对敲除细胞进行表征。数据可用于分析VPS33B缺失导致的细胞黏附与细胞-基质附着相关转录变化,为理解ARC综合征近端小管病变机制提供转录组层面的参考(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):ARC综合征(关节挛缩-肾功能障碍-胆汁淤积)是一种罕见的常染色体隐性多系统疾病,累及肾脏。该病由VPS33B或VIPAS39基因突变引起。ARC综合征目前无法治愈,患者很少能存活超过一岁。该病的肾脏表现以近端小管功能障碍为特征。本研究对近端小管细胞系RPTEC-TERT1进行CRISPR编辑以敲除(KO)VPS33B表达。利用明场成像、免疫染色、RNA测序和细胞脱离实验对VPS33B-KO细胞进行表征。VPS33B-KO RPTEC-TERT1细胞表现出“剥落”表型和改变的细胞黏附。这一现象连同与细胞黏附相关基因转录的改变,提示VPS33B KO导致细胞-基质附着缺陷。这些发现提供了首个
【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:GPL30173、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=GSE298726
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 03 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE298726
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
ARC综合征(关节挛缩-肾功能障碍-胆汁淤积)是一种罕见的常染色体隐性遗传多系统疾病,累及肾脏。该病由VPS33B或VIPAS39基因突变引起。ARC综合征目前无法治愈,患者很少能存活超过一岁。该病的肾脏病变以近端肾小管功能障碍为特征。本研究利用CRISPR技术对近端肾小管细胞系RPTEC-TERT1进行基因编辑,敲除(KO)VPS33B表达。通过明场成像、免疫染色、RNA测序和细胞脱附实验对VPS33B-KO细胞进行了表征。VPS33B-KO RPTEC-TERT1细胞表现出“剥落”表型和细胞黏附改变。这一现象连同细胞黏附相关基因转录的改变,提示VPS33B敲除导致细胞-基质附着缺陷。这些发现首次揭示了ARC综合征中近端肾小管功能障碍的病因。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




