原代奶牛肝细胞对Val-Pro-Pro与Ile-Pro-Pro生物活性肽的转录组响应

该数据集来自NCBI GEO,包含原代奶牛肝细胞在模拟早期泌乳代谢环境(含氨基酸、挥发性脂肪酸、脂肪酸、葡萄糖、胆碱、胰岛素和生理浓度白蛋白的无血清培养基)下,对Val-Pro-Pro(VPP)和Ile-Pro-Pro(IPP)生物活性三肽的转录组响应数据

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GSE348578: Transcriptomic responses of primary dairy cow hepatocytes to Val-Pro-Pro (VPP) and Ile-Pro-Pro (IPP) bioactive peptides

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

原代奶牛肝细胞对Val-Pro-Pro与Ile-Pro-Pro生物活性肽的转录组响应

Transcriptomic responses of primary dairy cow hepatocytes to Val-Pro-Pro (VPP) and Ile-Pro-Pro (IPP) bioactive peptides

该数据集来自NCBI GEO,包含原代奶牛肝细胞在模拟早期泌乳代谢环境(含氨基酸、挥发性脂肪酸、脂肪酸、葡萄糖、胆碱、胰岛素和生理浓度白蛋白的无血清培养基)下,对Val-Pro-Pro(VPP)和Ile-Pro-Pro(IPP)生物活性三肽的转录组响应数据。数据通过高通量测序进行表达谱分析,文件为GSE348578_series_matrix.txt.gz。可用于研究VPP和IPP对牛肝脏转录组的影响,探索其在代谢应激和炎症信号调控中的潜在作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):奶牛向泌乳早期的过渡以广泛的脂肪组织动员和肝脏脂肪酸摄取增加为特征,这可能导致肝脏代谢应激和炎症信号传导。包括Val-Pro-Pro(VPP)和Ile-Pro-Pro(IPP)在内的乳源生物活性三肽已显示出抗炎和代谢调节特性;然而,它们对牛肝脏转录组的影响仍鲜有表征。本研究调查了原代奶牛肝细胞在旨在模拟早期泌乳代谢环境的营养和脂肪酸条件下对VPP和IPP的转录组响应。原代肝细胞在定制的无血清培养基中培养,该培养基含有生理相关浓度的氨基酸、挥发性脂肪酸、脂肪酸、葡萄糖、胆碱、胰岛素和白蛋白。细胞w

【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:GPL26012、9913。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE348578

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 02 202,引用时请注意版本时效。

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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

奶牛向泌乳早期的过渡以广泛脂肪组织动员和肝脏脂肪酸摄取增加为特征,这可能促成肝脏中的代谢应激和炎症信号传导。乳源生物活性三肽,包括Val-Pro-Pro(VPP)和Ile-Pro-Pro(IPP),已显示出抗炎和代谢调节特性;然而,它们对牛肝脏转录组的影响仍鲜有表征。本研究在模拟泌乳早期代谢环境的营养和脂肪酸条件下,研究了原代奶牛肝细胞对VPP和IPP的转录组反应。原代肝细胞在定制的无血清培养基中培养,培养基含有生理相关浓度的氨基酸、挥发性脂肪酸、脂肪酸、葡萄糖、胆碱、胰岛素和白蛋白。细胞用VPP或IPP(100 µM)处理,或维持在相应的对照培养基中72小时。提取总RNA并进行mRNA测序,以表征处理诱导的基因表达变化。

转录组分析显示,VPP和IPP引发了不同的基因表达响应,涉及脂质代谢、生长因子信号传导、RNA加工、蛋白质稳态以及先天免疫和干扰素信号传导等相关通路的改变。该数据集为研究乳源性VPP和IPP对原代牛肝细胞的分子效应及其在调节肝脏代谢和炎症反应中的潜在作用提供了转录组资源。

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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