富集循环细胞外囊泡microRNA miR-451a通过抑制T细胞RORγt表达改善IL-17A介导的过敏反应

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件,针对DNFB诱导的延迟型超敏反应小鼠模型,对miR-451a敲除与对照小鼠的下颌淋巴结进行转录组测序,用于分析基因表达变化与差异

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基因组预测GPL2424710090
GSE247462: An enriched circulating extracellular vesicle microRNA, miR-451a, attenuates the RORγt expression in T cells in secondary lymphoid tissues, thereby ameliorating IL-17A-mediated allergic responses

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

富集循环细胞外囊泡microRNA miR-451a通过抑制T细胞RORγt表达改善IL-17A介导的过敏反应

An enriched circulating extracellular vesicle microRNA, miR-451a, attenuates the RORγt expression in T cells in secondary lymphoid tissues, thereby ameliorating IL-17A-mediated allergic responses

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件,针对DNFB诱导的延迟型超敏反应小鼠模型,对miR-451a敲除与对照小鼠的下颌淋巴结进行转录组测序,用于分析基因表达变化与差异。数据可用于研究miR-451a调控IL-17产生细胞数量与特性的机制,以及IL-17A介导的过敏反应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞外囊泡中包含的miRNA在细胞间通讯中发挥重要作用,而miR-451a在循环细胞外囊泡中尤其富集,参与包括免疫反应在内的多种生理事件。我们使用DNFB介导的延迟型超敏反应(DTH)诱导小鼠模型,研究了miR-451a对IL-17产生细胞依赖性过敏反应的影响。在miR-451a敲除(KO)小鼠中,DNFB致敏后耳部及其相关下颌淋巴结中观察到IL-17产生细胞增加。此外,我们对接受DNFB致敏和激发的小鼠下颌淋巴结进行了RNA-seq转录组分析,评估基因表达的变化和差异。本研究提供了miR-451a控制IL-17-pr

【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:GPL24247、10090。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE247462

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 202,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

细胞外囊泡中包含的miRNAs在细胞间通讯中发挥重要作用,而miR-451a在循环细胞外囊泡中尤为富集,参与包括免疫应答在内的多种生理过程。我们利用DNFB介导的迟发型超敏反应(DTH)诱导小鼠模型,研究了miR-451a对产生IL-17的细胞依赖性过敏反应的影响。在miR-451a敲除(KO)小鼠中,DNFB致敏后耳部及其相关下颌淋巴结中观察到产生IL-17的细胞增加。此外,我们对经DNFB致敏和激发的小鼠下颌淋巴结进行了RNA-seq转录组分析,评估基因表达的变化和差异。本研究提供了miR-451a控制产生IL-17细胞数量和特征的新机制,为过敏和免疫反应中的新机制提供了线索。

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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