PRJNA88041:小鼠趾长伸肌延长收缩后的转录变化

该数据集来自 NCBI,记录 3 月龄小鼠趾长伸肌(EDL)在延长收缩后的转录变化。实验为时间进程设计,在 6 小时和 72 小时采集 EDL 样本,与未处理对照比较,共 9 次杂交,每个时间点做三重复,所有芯片来自同一批次

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基因组Transcriptome or Gene expression
PRJNA88041: Transcriptional changes in mouse extensor digitorum longus following lengthening contractions

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA88041:小鼠趾长伸肌延长收缩后的转录变化

该数据集来自 NCBI,记录 3 月龄小鼠趾长伸肌(EDL)在延长收缩后的转录变化。实验为时间进程设计,在 6 小时和 72 小时采集 EDL 样本,与未处理对照比较,共 9 次杂交,每个时间点做三重复,所有芯片来自同一批次。样本为 9 只雄性 C57BL/6 小鼠,其中 6 只接受延长收缩处理。数据可用于研究骨骼肌损伤后基因表达的时间动态(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):I. 实验设计:a. 实验类型:时间进程 b. 实验因素:3 月龄小鼠接受趾长伸肌(EDL)的延长收缩。在 6 和 72 小时采集 EDL 样本,并与未处理对照比较。c. 实验中的杂交次数:9 d. 所有杂交是否使用共同参考:否 e. 质量控制步骤:所有使用的芯片来自同一批次。每个时间点进行三次重复杂交。II. 所用样本、提取物、制备与标记:动物。九只雄性 C57BL/6 小鼠(3-4 月龄,体重 27.8 ± 3.3 g,Harlan Sprague-Dawley,Indianapolis,IN)。肌肉损伤。六只小鼠的趾长伸肌(EDL)接受延长收缩。小鼠用 2% avertin(0.015 ml/kg)麻醉,若小鼠对趾捏有反应则给予补充剂量。动物被放置在 plexigla

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA88041

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    • 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

一、实验设计:a. 实验类型:时间进程 b. 实验因素:3月龄小鼠接受趾长伸肌(EDL)的延长收缩。在6小时和72小时收集EDL样本,并与未处理的对照进行比较。c. 实验中杂交次数:9次 d. 所有杂交是否使用共同参照:否 e. 质量控制步骤:所有芯片均来自同一批次。每个时间点进行三次重复杂交。二、所用样本、提取物、制备与标记:动物。九只雄性C57BL/6小鼠(3-4月龄,体重27.8 ± 3.3 g,Harlan Sprague-Dawley,印第安纳波利斯,印第安纳州)。肌肉损伤。六只小鼠的趾长伸肌(EDL)接受延长收缩。小鼠用2% avertin(0.015 ml/kg)麻醉,若小鼠对趾捏有反应则给予补充剂量。动物置于维持在37°C的有机玻璃平台上。右后肢股骨远端固定于螺钉之间,足部用胶带固定于平台。

切开暴露EDL远端肌腱,用4-0丝线将其固定于伺服电机(Aurora Scientific,加拿大安大略省列治文山)的杠杆臂上。将针电极置于腓神经附近以刺激踝背屈肌收缩(Grass Instruments,美国罗德岛州西沃里克)。通过在最适长度(Lo)下最大程度刺激踝背屈肌以产生力量,测定最大等长收缩力(Po)。为诱导肌肉损伤,以0.25 Hz的频率进行75次拉长收缩,持续5 min。每次拉长收缩时,以150 Hz刺激肌肉,并在刺激开始后100 ms进行牵拉。肌肉牵拉涉及相对于Lo的20%应变。在75次收缩后10 min评估力量缺损,随后用7-0丝线缝合切口。将动物放回笼中恢复,直至处死时。在通过颈椎脱位处死动物之前,将动物

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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