自噬启动的线粒体质量控制抵御肾缺血损伤与纤维化

该数据集来自 NCBI GEO(GSE350202),采用 Bulk RNA sequencing 刻画人 HK-2 肾近端小管上皮细胞在基础条件及 FCCP 诱导损伤后对 G01-ATTEC 的转录响应

geo
浏览 12
基因组回归GPL342849606
GSE350202: Autophagy-primed mitochondrial quality control protects against renal ischemic injury and fibrosis

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

自噬启动的线粒体质量控制抵御肾缺血损伤与纤维化

Autophagy-primed mitochondrial quality control protects against renal ischemic injury and fibrosis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE350202),采用 Bulk RNA sequencing 刻画人 HK-2 肾近端小管上皮细胞在基础条件及 FCCP 诱导损伤后对 G01-ATTEC 的转录响应。数据覆盖五个实验组、15 个独立培养的生物学样本,提供基因水平和转录本水平的 TPM 矩阵,可用于分析自噬相关线粒体质量控制通路在肾缺血损伤与纤维化中的表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):采用 Bulk RNA sequencing 刻画人 HK-2 肾近端小管上皮细胞在基础条件下及 FCCP 诱导损伤后对 G01-ATTEC 的转录响应。该数据集包含五个实验组的 15 个独立培养的生物学样本。提供基因水平和转录本水平的 TPM 矩阵。

【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:GPL34284、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=GSE350202

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 14 202,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE350202

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

进行了批量RNA测序,以表征在基础条件下及FCCP诱导损伤后,G01-ATTEC在人HK-2肾近端小管上皮细胞中的转录反应。该数据集包含五个实验组中的15个独立培养的生物样本。提供了基因水平和转录水平的TPM矩阵。

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。

需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?

公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。