BALB/cAjcl与BALB/cByJcl小鼠基线及阿霉素给药后第5天肾小球富集RNA-seq

该数据集为两种BALB/c小鼠亚系BALB/cAjcl与BALB/cByJcl的肾小球富集RNA-seq数据,覆盖未处理基线及单次静脉注射阿霉素后第5天两个时间点

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基因组回归GPL2424710090
GSE320498: Glomerulus-enriched RNA-seq of BALB/cAjcl and BALB/cByJcl mice at baseline and Day 5 after Adriamycin administration

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

BALB/cAjcl与BALB/cByJcl小鼠基线及阿霉素给药后第5天肾小球富集RNA-seq

Glomerulus-enriched RNA-seq of BALB/cAjcl and BALB/cByJcl mice at baseline and Day 5 after Adriamycin administration

该数据集为两种BALB/c小鼠亚系BALB/cAjcl与BALB/cByJcl的肾小球富集RNA-seq数据,覆盖未处理基线及单次静脉注射阿霉素后第5天两个时间点。肾小球经Dynabeads灌注法分离,仅RIN≥7.0的样本用于建库,采用poly(A)选择与链特异性测序,在Illumina NovaSeq 6000平台产生2×150 bp双端读长。数据可用于比较两亚系在基线及阿霉素诱导损伤后的肾小球基因表达差异,研究肾病相关转录组变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含来自两种BALB/c小鼠亚系BALB/cAjcl(Ajcl)和BALB/cByJcl(ByJcl)的肾小球富集RNA测序(RNA-seq)数据。肾小球采用基于Dynabeads的灌注法分离。样本采集自未处理(基线)小鼠以及单次静脉注射阿霉素(盐酸多柔比星;10 mg/kg;异氟烷麻醉下经眶后注射)后第5天的小鼠。从分离的肾小球中提取总RNA,仅使用RNA完整性值(RIN)≥ 7.0的样本。RNA-seq文库采用poly(A)选择制备以进行链特异性测序,并在Illumina NovaSeq 6000平台上测序,产生2 × 150 bp双端读长(每样本约6 Gb)。主要处理包括质量控制(FastQC)、修剪(Trimmomatic)、比对到Mus musculus参考基因组(GRCm39)

【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:泌尿生殖系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE320498

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 23 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本数据集包含来自两种BALB/c小鼠亚系——BALB/cAjcl(Ajcl)和BALB/cByJcl(ByJcl)——的肾小球富集RNA测序(RNA-seq)数据。肾小球采用基于Dynabeads的灌注法分离。样本采集自未处理(基线)小鼠以及单次静脉注射阿霉素(盐酸多柔比星;10 mg/kg;异氟烷麻醉下经眶后注射)后第5天的小鼠。从分离的肾小球中提取总RNA,仅使用RNA完整性值(RIN)≥ 7.0的样本。RNA-seq文库采用poly(A)选择进行链特异性测序制备,并在Illumina NovaSeq 6000平台上测序,生成2 × 150 bp双端读长(每样本约6 Gb)。初步处理包括质量控制(FastQC)、修剪(Trimmomatic)、使用STAR比对至小家鼠参考基因组(GRCm39),以及使用featureCounts进行基因水平读长汇总。基因水平原始计数矩阵(制表符分隔)作为处理后数据文件提供。

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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