肢体再生的比较转录组学：三种Ambystoma物种间保守表达变化的鉴定 [microarray]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE116615

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

转录组研究正在揭示主要蝾螈模型——墨西哥钝口螈（Ambystoma mexicanum，即美西螈）肢体再生的复杂基因表达基础。为了更好地理解这种复杂性，有必要将分析扩展到其他蝾螈物种。利用微阵列和RNA-Seq技术，我们对墨西哥钝口螈和另外两种钝口螈科蝾螈：安德森钝口螈（A. andersoni）和斑点钝口螈（A. maculatum）进行了比较转录组学研究。对蝾螈实施前肢截肢手术，并在截肢后24小时分离和分析RNA，以鉴定出405个常见且差异表达的非冗余基因。许多上调基因预计在伤口愈合和发育过程中发挥作用，而许多下调基因通常在肌肉中表达。本研究中鉴定出的保守转录变化提供了一个高置信度的数据集，用于识别响应损伤时同时协调伤口愈合和再生过程的因子，更广泛地用于识别对蝾螈肢体再生至关重要的基因。

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。