PRJNA1548253:基于肠道菌群与粪便代谢组学探讨畲药白苞蒿抗类风湿关节炎机制

该数据集来自NCBI,主题标签为Raw sequence reads,对应一项研究白苞蒿氯仿提取物抗类风湿关节炎机制的项目

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基因组Raw sequence reads
PRJNA1548253: Mechanistic Insights into the Anti-Rheumatoid Arthritis Effects of the She Ethnic Medicine Artemisia lactiflora via Modulation of Gut Microbiota and Fecal Metabolomics to Correct Regulatory T Cell/T Helper 17 Cell Imbalance

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PRJNA1548253:基于肠道菌群与粪便代谢组学探讨畲药白苞蒿抗类风湿关节炎机制

该数据集来自NCBI,主题标签为Raw sequence reads,对应一项研究白苞蒿氯仿提取物抗类风湿关节炎机制的项目。研究结合肠道菌群与粪便代谢组学分析,探讨其通过代谢-免疫轴恢复Treg细胞与Th17细胞平衡的作用,并采用HPLC指纹图谱、RA-FLS模型、CIA大鼠模型及ELISA、RT-qPCR、流式细胞术和组织学染色等方法。数据可用于微生物组与代谢组联合分析及中药抗炎机制研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本研究旨在基于肠道菌群与粪便代谢组学的整合分析,探讨白苞蒿(A. lactiflora)氯仿提取物(AL-E)通过调节代谢-免疫轴恢复调节性T细胞(Treg细胞)与辅助性T细胞17(Th17细胞)平衡而发挥抗类风湿关节炎(RA)作用的机制。方法:采用高效液相色谱(HPLC)指纹图谱评估十个AL-E批次的化学一致性。使用类风湿关节炎成纤维样滑膜细胞(RA-FLS)模型和胶原诱导性关节炎(CIA)大鼠模型评估AL-E的抗炎活性,并鉴定关键生物活性化合物。采用酶联免疫吸附测定(ELISA)、实时定量PCR(RT-qPCR)、流式细胞术和组织学染色进行检查

【主题与分类】

主题标签:Raw sequence reads。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/Traces/study?acc=PRJNA1548253

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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

目的:本研究旨在基于肠道菌群与粪便代谢组学的整合分析,探讨白苞蒿(Artemisia lactiflora,A. lactiflora)氯仿提取物(AL-E)通过调控代谢-免疫轴恢复调节性T细胞(Treg细胞)与辅助性T细胞17(Th17细胞)平衡而发挥抗类风湿关节炎(RA)作用的机制。方法:采用高效液相色谱(HPLC)指纹图谱评价10批AL-E的化学一致性。利用类风湿关节炎成纤维样滑膜细胞(RA-FLS)模型和胶原诱导性关节炎(CIA)大鼠模型评价AL-E的抗炎活性,并鉴定关键生物活性化合物。采用酶联免疫吸附测定(ELISA)、实时定量PCR(RT-qPCR)、流式细胞术和组织学染色检测AL-E对炎性细胞因子、基质金属蛋白酶及Treg/Th17细胞亚群的调控作用。采用超高效液相色谱-四极杆飞行时间串联质谱(UPLC-Q-TOF-MS/MS)进行粪便代谢组学分析。

通过16S rRNA高通量测序分析肠道菌群组成,并利用PICRUSt预测微生物功能通路,重点关注与Treg/Th17分化相关的代谢机制。结果:AL-E在体外和体内模型中均显著抑制了包括IL-6、IL-1beta和CXCL10在内的炎症细胞因子的表达,从而减轻滑膜炎症和软骨降解。在所测试的批次中,AL-E3、AL-E6和AL-E8表现出最显著的疗效。谱效相关性分析结合细胞验证确定了santamarine、熊果酸和5alpha-hydroxycostic acid为主要抗炎成分。代谢组学分析揭示,AL-E逆转了涉及氨基

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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