five

GTEx|基因表达数据集|基因型分析数据集

收藏
gtexportal.org2024-10-24 收录
基因表达
基因型分析
下载链接:
https://gtexportal.org/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
GTEx(Genotype-Tissue Expression)数据集是一个大规模的基因表达研究项目,旨在研究基因型与组织表达之间的关系。该数据集包含了来自多个组织的基因表达数据,以及相应的基因型信息,用于分析基因变异对基因表达的影响。
提供机构:
gtexportal.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
GTEx(Genotype-Tissue Expression)数据集的构建基于大规模的基因型与组织表达谱的关联研究。该数据集通过收集来自多个捐赠者的多种组织样本,利用高通量测序技术获取基因型信息,并结合RNA测序技术分析组织特异性基因表达水平。数据处理过程中,采用了严格的质控标准,确保数据的准确性和可靠性。
使用方法
GTEx数据集的使用方法多样,适用于多种生物医学研究。研究者可以通过分析基因表达数据,识别与特定疾病或生理状态相关的基因和通路。此外,结合基因型信息,可以进行全基因组关联分析(GWAS),探索基因变异对基因表达的影响。数据集的开放获取政策也促进了全球科研人员的合作与共享。
背景与挑战
背景概述
基因型-组织表达(Genotype-Tissue Expression, GTEx)数据集是由美国国立卫生研究院(NIH)于2010年启动的一项大规模研究项目,旨在探索基因型与组织特异性基因表达之间的关系。该项目通过收集来自不同组织和器官的样本,分析基因变异对基因表达的影响,为理解基因与疾病之间的关联提供了重要数据支持。GTEx数据集的建立标志着基因组学与转录组学研究的深度融合,极大地推动了精准医学的发展,并为后续的基因表达调控研究奠定了基础。
当前挑战
GTEx数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先,样本的异质性问题,不同组织和个体间的基因表达差异巨大,增加了数据分析的复杂性。其次,技术限制,如RNA测序技术的准确性和重复性,对数据质量提出了高要求。此外,数据隐私和伦理问题也是一大挑战,如何在保护个体隐私的前提下,充分利用这些宝贵的生物信息资源,是研究者必须面对的难题。最后,数据整合与标准化问题,如何将来自不同实验和技术的数据进行有效整合,确保分析结果的可靠性和可重复性,也是当前亟待解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
GTEx(Genotype-Tissue Expression)数据集创建于2010年,旨在研究基因型与组织表达之间的关系。该数据集自创建以来,经历了多次更新,最近一次主要更新是在2020年,引入了更多的样本和更详细的基因表达数据。
重要里程碑
GTEx项目的一个重要里程碑是在2013年,当时发布了首个大规模的基因表达数据集,涵盖了多个组织类型。这一发布标志着基因表达研究进入了一个新的时代,为后续的基因调控网络研究提供了坚实的基础。随后,2017年的更新进一步扩展了数据集的规模和深度,增加了对罕见变异和复杂性状的分析能力。
当前发展情况
当前,GTEx数据集已成为基因表达研究领域的核心资源,为科学家们提供了丰富的基因型和表达数据,极大地推动了个性化医学和精准医疗的发展。通过持续的数据更新和方法改进,GTEx项目不仅提升了对基因表达调控机制的理解,还为疾病相关基因的鉴定和功能研究提供了宝贵的资源。此外,GTEx数据集的开放获取政策促进了全球科研合作,加速了基因表达研究的进展。
发展历程
  • GTEx项目正式启动,旨在研究基因表达在不同人体组织中的变异情况。
    2013年
  • 首次发布GTEx数据集,包含来自53个组织的7000多个样本的基因表达数据。
    2015年
  • GTEx数据集更新,增加了更多样本和组织类型,进一步丰富了基因表达数据的多样性。
    2017年
  • GTEx项目发布第四版数据集,包含超过17000个样本,覆盖80多种组织类型,成为全球最大的基因表达数据库之一。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在基因表达研究领域,GTEx(Genotype-Tissue Expression)数据集被广泛用于探索基因型与组织特异性表达之间的关系。该数据集收集了来自不同组织和器官的基因表达数据,为研究人员提供了丰富的资源,以揭示基因在不同生理状态下的表达模式。通过分析GTEx数据,科学家们能够识别出与特定疾病或生理功能相关的关键基因,从而推动个性化医疗和精准医学的发展。
解决学术问题
GTEx数据集在解决基因表达调控的学术研究问题中发挥了重要作用。它帮助研究人员理解基因如何在不同组织中受到调控,揭示了组织特异性基因表达的复杂机制。此外,GTEx数据集还为研究基因变异与疾病风险之间的关系提供了宝贵的资源,有助于识别潜在的药物靶点和生物标志物。这些研究不仅深化了对基因功能的理解,还为疾病的预防和治疗提供了新的思路。
实际应用
在实际应用中,GTEx数据集为医学研究和临床实践提供了重要的支持。例如,通过分析GTEx数据,研究人员可以开发出针对特定基因变异的个性化治疗方案,提高治疗效果和患者生存率。此外,GTEx数据集还被用于构建基因表达数据库,为生物信息学工具的开发和优化提供了基础数据。这些应用不仅推动了基础科学研究,还促进了临床医学的进步。
数据集最近研究
最新研究方向
在基因表达数据库领域,GTEx(Genotype-Tissue Expression)数据集的最新研究方向主要集中在多组织基因表达的跨组织关联分析。通过整合来自不同组织的基因表达数据,研究者们致力于揭示基因在不同生理状态下的表达模式及其调控机制。这一研究不仅有助于理解基因表达的组织特异性,还为疾病相关基因的鉴定提供了新的视角。此外,GTEx数据集的应用也扩展到了个体化医疗和药物靶点的发现,推动了精准医学的发展。
相关研究论文
  • 1
    The Genotype-Tissue Expression (GTEx) pilot analysis: Multitissue gene regulation in humansBroad Institute of MIT and Harvard · 2015年
  • 2
    Genetic effects on gene expression across human tissuesBroad Institute of MIT and Harvard · 2017年
  • 3
    The impact of tissue heterogeneity on gene expression profiles in the Genotype-Tissue Expression (GTEx) projectUniversity of California, San Diego · 2020年
  • 4
    A survey of best practices for RNA-seq data analysisUniversity of California, Riverside · 2016年
  • 5
    Genetic regulatory effects on gene expression in human tissuesBroad Institute of MIT and Harvard · 2019年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

CE-CSL

CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。

arXiv 收录

PDT Dataset

PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。

arXiv 收录

Subway Dataset

该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据,包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统,优化地铁运营和乘客体验。

www.kaggle.com 收录

Breast Cancer Dataset

该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集,该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术(如分类、编码和二值化)来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。

github 收录

NASA Battery Dataset

用于预测电池健康状态的数据集,由NASA提供。

github 收录