胆道闭锁大鼠肝脏联合治疗中miRNA与靶基因数据:脐带间充质干细胞来源预适应细胞外囊泡与肝细胞生长因子-90747

该数据集包含在胆道闭锁大鼠肝脏模型中,经肝细胞生长因子预处理的脐带间充质干细胞来源细胞外囊泡处理后,所获得的miRNA与靶基因表达谱

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基因组分类Stem CellHepatocyte Growth FactorBiliary AtresiaAnimal Biomedical ModelExtracellular VesicleBiomedical ResearchExosome
MiRNA and Target Gene Data of Combination Treatment In Biliary Atresia Rat Liver: Preconditioned Extracellular Vesicles Derived from Umbilical Cord Mesenchymal Stem Cells and Hepatocyte Growth Factor

基本信息

模态
基因组
大小
0.000098814 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

胆道闭锁大鼠肝脏联合治疗中miRNA与靶基因数据:脐带间充质干细胞来源预适应细胞外囊泡与肝细胞生长因子

MiRNA and Target Gene Data of Combination Treatment In Biliary Atresia Rat Liver: Preconditioned Extracellular Vesicles Derived from Umbilical Cord Mesenchymal Stem Cells and Hepatocyte Growth Factor

该数据集包含在胆道闭锁大鼠肝脏模型中,经肝细胞生长因子预处理的脐带间充质干细胞来源细胞外囊泡处理后,所获得的miRNA与靶基因表达谱。数据涵盖大鼠肝组织的miRNA测序数据与基因表达分析,旨在探究此类预适应细胞外囊泡改善胆道闭锁肝损伤的治疗潜力及分子机制,可用于理解miRNA在肝再生中的调控作用及参与该过程的具体靶基因(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集涵盖在胆道闭锁(BA)大鼠肝脏模型中,经肝细胞生长因子(HGF)处理的脐带间充质干细胞(UC-MSCs)来源的预适应细胞外囊泡(EVs)所获得的miRNA与靶基因表达谱。胆道闭锁是一种严重的新生儿肝脏疾病,以胆管炎症和闭塞为特征,可导致肝硬化。该数据集包括经这些预适应EVs处理的大鼠肝组织的详细miRNA测序数据和基因表达分析。本研究旨在探索UC-MSCs来源的HGF预适应EVs在改善BA肝损伤方面的治疗潜力及潜在分子机制。这些数据对于理解miRNA在肝再生中的调控作用以及该过程中涉及的具体靶基因至关重要。

【主题与分类】

主题标签:Stem Cell、Hepatocyte Growth Factor、Biliary Atresia、Animal Biomedical Model、Extracellular Vesicle、Biomedical Research、Exosome。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/7d5y6kmkgv

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源站:https://doi.org/10.17632/7d5y6kmkgv

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    • 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。

数据集大小约 98.8 KB。

数据说明

该数据集包含在胆道闭锁(BA)大鼠肝脏模型中,经肝细胞生长因子(HGF)处理的脐带间充质干细胞(UC-MSCs)来源的预适应细胞外囊泡(EVs)所获得的miRNA和靶基因表达谱。胆道闭锁是一种严重的新生儿肝脏疾病,以胆管炎症和闭塞为特征,进而导致肝硬化。该数据集包括经这些预适应EVs处理的大鼠肝组织中的详细miRNA测序数据和基因表达分析。本研究旨在探索来自UC-MSCs的HGF预适应EVs在改善BA肝损伤中的治疗潜力及其潜在分子机制。这些数据对于理解miRNA在肝再生中的调控作用以及参与该过程的特定靶基因至关重要。

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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