基本信息

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创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

珍珠龙胆石斑鱼头肾组织干扰素α刺激转录组分析

PRJNA1547914 是 NCBI BioProject 收录的一项转录组研究项目，全称为“Transcriptome analysis of pearl gentian groupers head kidney tissues in response to interferon-alpha stimulation”，即珍珠龙胆石斑鱼头肾组织对干扰素α（IFN-alpha）刺激的转录响应分析。该研究以珍珠龙胆石斑鱼的头肾组织为对象，设置未处理对照组与 IFN-alpha 处理组，每组包含三个生物学重复，合计六个样本，通过转录组测序获取原始序列读段（Raw sequence reads），用以刻画干扰素α刺激前后头肾组织在转录水平上的变化。数据集在站内归入泌尿生殖系统疾病 / 其他分类，主题标签为原始序列读段，来源站点为 ncbi.nlm.nih.gov。

【数据集背景】

干扰素α是鱼类先天免疫应答中的关键细胞因子，在抗病毒防御与免疫调节中发挥重要作用。头肾是硬骨鱼类重要的淋巴造血与免疫器官，常被用作评估免疫刺激响应的靶组织。珍珠龙胆石斑鱼是石斑鱼养殖中常见的杂交品种，其免疫相关转录调控研究对理解鱼类抗病机制具有参考价值。该 BioProject 正是围绕 IFN-alpha 刺激下珍珠龙胆石斑鱼头肾组织的转录响应而设立，通过对照与处理组的比较来观察基因表达层面的变化。

【数据内容】

该数据集的主题标签为原始序列读段，即转录组测序产生的原始序列数据。研究设计包含未处理对照与 IFN-alpha 处理两组样本，每组三个生物学重复，共六个样本。源站描述未提供测序平台、读长、数据量、文件格式及具体基因表达结果等信息。

【采集与来源】

样本来源为珍珠龙胆石斑鱼头肾组织，实验分为未处理对照组与 IFN-alpha 处理组。数据由 NCBI BioProject 收录，项目编号 PRJNA1547914，来源站点为 ncbi.nlm.nih.gov。关于采样时间、处理剂量与时长、RNA 提取与建库方法等细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于研究鱼类头肾组织在干扰素α刺激下的转录组响应，适用于免疫相关基因表达变化的探索、对照与处理组间的差异分析，以及作为鱼类先天免疫与抗病毒机制研究的参考数据。也可用于转录组分析流程的练习与比较研究。具体分析目标需结合原始读段质量与实验设计自行判断。

【使用方法】

使用者可通过 NCBI BioProject 编号 PRJNA1547914 定位该项目，并获取其关联的原始序列读段数据。由于主题标签为原始序列读段，通常需要先进行质量控制、比对或组装等上游处理，再进行表达定量与差异分析。具体的分析流程、参考基因组版本与参数设置，源站未提供。

【质量与限制】

该研究每组设置三个生物学重复，共六个样本，样本量较小，统计效力有限。数据仅为原始序列读段，未提供处理后数据或分析结论。关于测序深度、读段质量、批次效应及潜在污染等信息，源站未提供。使用时应结合自身分析目的评估数据适用性。

【引用与许可】

该数据集来源于 NCBI BioProject，项目编号为 PRJNA1547914。关于引用方式、许可条款与使用限制，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1547914

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1547914

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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。

数据说明

本BioProject研究珍珠龙胆石斑鱼头肾组织对干扰素α（IFN-α）刺激的转录反应。该研究包括未处理对照组和IFN-α处理组，每组三个生物学重复（共六个样本）。

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