檀香精油对人皮肤外植体基因表达谱影响分析数据集

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE106734,旨在从分子水平建立标准化条件下生产的 Santalum album 檀香精油生物活性的基因谱

geo
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基因组Expression profiling by arrayGPL166999606
GSE106734: Gene expression profile analysis and identification of the effects triggered by essential sandalwood oil on human skin explants

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

檀香精油对人皮肤外植体基因表达谱影响分析数据集

Gene expression profile analysis and identification of the effects triggered by essential sandalwood oil on human skin explants

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE106734,旨在从分子水平建立标准化条件下生产的 Santalum album 檀香精油生物活性的基因谱。研究以活体人皮肤外植体为模型系统,可在组织学水平比较檀香精油处理的效果,并分析基因表达随精油浓度和处理时间的变化。数据集包含 1 个文件(GSE106734_series_matrix.txt.gz),采用表达谱芯片平台 GPL16699,物种为 9606(人),可用于研究檀香精油对皮肤基因表达的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究的目的是在分子水平上建立标准化条件下生产的 Santalum album 檀香精油生物活性的基因谱。所研究的模型系统基于活体人皮肤外植体。该方案允许在组织学水平上离体比较檀香精油的效果,以及基因表达随檀香精油浓度和处理时间的变化。

【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:Expression profiling by array、GPL16699、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE106734

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 27 201,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

本研究的目的是在分子水平上建立标准化条件下生产的檀香(Santalum album)精油生物活性的遗传图谱。所研究的模型系统基于离体存活的人皮肤外植体。该方案允许在组织学水平上离体比较檀香精油的效果,以及基因表达随檀香精油浓度和处理时间的变化。在本报告中,将檀香精油(S. album)施用于离体存活的人皮肤外植体,通过基因表达谱分析评估该精油的持续活性。转录组分析显示,处理触发了若干代谢途径和生物活性,这些途径和活性此前已在芦荟、姜黄素和木犀草素的研究中有所描述。这些有益活性未伴随炎症反应。最引人注目的影响是对视黄酸(维生素A)代谢的自然作用。此外,我们发现,通常存在于更特化细胞类型(如免疫细胞、脂肪细胞、神经细胞或毛囊)中的机制,在人皮肤外植体中响应檀香精油而被激活。

因此,檀香油可能具有进一步的有益活性潜力,例如其抗菌活性以及其他保护机制。这些结果在分子水平上证实了使用檀香油进行临床研究的合理性,并支持了近期针对湿疹(特应性皮炎)或痤疮患者的研究,后者常伴有皮肤上痤疮丙酸杆菌(Propionibacterium acnes)的细菌生长。

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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