一种遗传性mtDNA突变重塑巨噬细胞及体内炎症细胞因子反应

该数据集是一个多组学数据集,包含来自携带m.5019A>G线粒体DNA突变小鼠模型的巨噬细胞的RNA测序原始数据(fastq格式)、基因表达矩阵以及基于DIA的蛋白质组学定量数据,数据模态涉及基因表达谱和蛋白质丰度;其主要用途是研究遗传性线粒体突变如何影响巨噬细胞的代谢重编程、炎症激活及细胞因子分泌,为理解线粒体疾病与免疫炎症反应的交叉机制提供关键资源。

DataONE
2025-09-30 更新
浏览 30
RNA sequencingProteomicsTranscriptome analysis
An inherited mtDNA mutation remodels inflammatory cytokine responses in macrophages and in vivo

基本信息

大小
0.000006054 GB
创建/更新时间
2025-09-30

资源简介

一种遗传性mtDNA突变重塑巨噬细胞及体内炎症细胞因子反应

【数据集背景】

本数据集源站标题为《An inherited mtDNA mutation remodels inflammatory cytokine responses in macrophages and in vivo》。

【数据内容】

源站原始描述:Impaired mitochondrial bioenergetics in macrophages can drive hyperinflammatory cytokine production, but whether this is caused by inherited mtDNA mutations is unknown. Here, we address this important question using a multi-omic approach that integrates super-resolution imaging and metabolic analyses to profile macrophages from a mouse model of mitochondrial disease caused by a heteroplasmic mutation (m.5019A>G) in the mitochondrial tRNA for alanine. These m.5019A>G macrophages exhibit defects i…

【主题与分类】

主题标签:RNA sequencing、Proteomics、Transcriptome analysis。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:06140d751366ccdce6dabc9d65f802d854ae073299b9b5aaa375adbe6e0482a0

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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

该数据集旨在研究遗传性线粒体DNA(mtDNA)突变对巨噬细胞炎症反应的影响。数据集通过多组学方法整合了超分辨率成像、代谢分析和蛋白质组学数据,主要来源于携带m.5019A>G异质性突变(影响线粒体丙氨酸tRNA)的线粒体疾病小鼠模型中的巨噬细胞。数据内容包括RNA测序(RNA-seq)的原始fastq文件、基因表达计数矩阵(CPM)以及基于数据非依赖采集(DIA)的蛋白质组学定量数据(LFQ强度)。该数据集可用于探究线粒体功能障碍如何改变巨噬细胞的代谢适应、炎症激活(如LPS刺激后)以及细胞因子(如I型干扰素和促炎因子)和氧脂素的产生,主要研究方向包括线粒体疾病、免疫代谢、先天免疫及炎症性疾病机制。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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