VKH患者PBMC的Bulk-seq结果及shAPOE转导HMC3细胞的蛋白质组学分析
该数据集包含VKH患者外周血单核细胞(PBMC)的Bulk-seq结果,以及对慢病毒介导APOE敲减的HMC3细胞进行的蛋白质组学分析,旨在揭示APOE的潜在下游靶点

基本信息
资源简介
VKH患者PBMC的Bulk-seq结果及shAPOE转导HMC3细胞的蛋白质组学分析
Bulk-seq results from peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) of VKH patients and proteomic profiling of shAPOE-transduced HMC3 cells were employed to uncover potential downstream targets of APOE
该数据集包含VKH患者外周血单核细胞(PBMC)的Bulk-seq结果,以及对慢病毒介导APOE敲减的HMC3细胞进行的蛋白质组学分析,旨在揭示APOE的潜在下游靶点。自身免疫性葡萄膜炎(AU)患者的转录组分析显示其PBMC存在高度氧化应激特征及APOE表达上调。数据整合了临床信息以增强可信度与准确性。该数据可用于探索APOE在自身免疫性葡萄膜炎中的作用机制及相关下游通路研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):自身免疫性葡萄膜炎(AU)是一类具有不同病理病因的威胁视力的疾病。对AU患者的转录组分析显示,其外周血单核细胞(PBMC)中存在高度氧化应激特征以及载脂蛋白E(APOE)表达上调。为进一步研究APOE在该疾病中的作用,我们对转染了慢病毒介导的APOE敲减的HMC3细胞进行了蛋白质组学分析,以探索APOE的潜在下游靶点。临床数据被整合以增强研究结果的整体可信度和准确性。,,# 数据来自:VKH患者外周血单核细胞(PBMC)的Bulk-seq结果以及shAPOE转导的HMC3细胞的蛋白质组学分析被用于揭示APOE的潜在下游靶点 数据集DOI:10.5061/dryad.37pvmcvzx 描述
【主题与分类】
主题标签:Uveitis、Microglial cells、Inflammation。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A18b28bd2dcb1620c1be14d9e7ef918a90be01100491ec5bac7cc2042901075f0
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- OpenDataLab:
数据说明
自身免疫性葡萄膜炎(AU)是一类具有不同病理病因的威胁视力的疾病。对AU患者的转录组分析显示,其外周血单个核细胞(PBMC)中存在高度氧化应激特征以及载脂蛋白E(APOE)表达上调。为进一步探究APOE在该疾病中的作用,我们对转染慢病毒介导的APOE敲低构建体的HMC3细胞进行了蛋白质组学分析,以探索APOE的潜在下游靶点。临床数据的整合增强了研究结果的总体可信度和准确性。,,# 数据来源:利用VKH患者外周血单个核细胞(PBMC)的bulk-seq结果以及shAPOE转导HMC3细胞的蛋白质组学分析,揭示APOE的潜在下游靶点 数据集DOI:10.5061/dryad.37pvmcvzx ## 数据及文件结构说明 数据及文件结构说明 以下内容包含本研究所使用的VKH患者血液bulk-seq测序原始数据及分析结果,以及HMC3细胞的蛋白质组质谱分析数据。具体如下:1.
“Proteomics.zip”包含来自HMC3蛋白质组分析的原始质谱文件。2. “Differentially_expressed_proteins.csv”提供了HMC3蛋白质组研究中差异表达蛋白质的分析结果。3. “VKH_bulk-seq.zip”包括来自VKH患者和年龄匹配的健康对照者的PBMC原始bulk-seq数据。4. “Differentially_expressed_genes_ratio.csv”包含分析结果…,所有从人类受试者收集的数据均已去标识化以保护参与者隐私。直接标识符,如姓名和病历号,已被移除。所有参与者均提供了书面知情同意,明确授权将去标识化数据公开发布于公共领域。
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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