WT与TTP敲除嗜碱性粒细胞的Bulk RNA-seq分析

该数据集为GSE272532,包含野生型(WT)与tristetraprolin(TTP)敲除小鼠经抗原/IgE刺激的嗜碱性粒细胞的Bulk RNA-seq数据,共1个文件

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基因组预测GPL2424710090
GSE272532: Bulk RNA-seq analysis of WT and tristetraprolin (TTP)-knockout basophils treated with antigen/IgE stimulation

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

WT与TTP敲除嗜碱性粒细胞的Bulk RNA-seq分析

Bulk RNA-seq analysis of WT and tristetraprolin (TTP)-knockout basophils treated with antigen/IgE stimulation

该数据集为GSE272532,包含野生型(WT)与tristetraprolin(TTP)敲除小鼠经抗原/IgE刺激的嗜碱性粒细胞的Bulk RNA-seq数据,共1个文件。研究聚焦RNA结合蛋白在嗜碱性粒细胞活化中的作用,发现Zfp36(编码TTP)为刺激后最显著上调基因,并利用CRISPR-Cas9构建TTP-KO小鼠进行转录组比较。数据可用于分析TTP缺失对促炎介质mRNA表达的影响,支持免疫调控机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):嗜碱性粒细胞在2型免疫应答中发挥关键作用,例如慢性过敏性炎症和抗寄生虫保护性免疫。然而,调控嗜碱性粒细胞活化和效应分子产生的分子机制仍知之甚少。为了研究RNA结合蛋白(RBPs)的作用,我们首先分析了抗原/IgE刺激的嗜碱性粒细胞中CCCH锌指蛋白的基因表达。在这些蛋白中,我们发现编码tristetraprolin(TTP)的Zfp36是上调最显著的基因。因此,我们聚焦于TTP在嗜碱性粒细胞中的功能。我们使用CRISPR-Cas9方法构建了TTP-KO小鼠,并对来自野生型(WT)和TTP敲除(TTP-KO)小鼠的抗原/IgE刺激的嗜碱性粒细胞进行了bulk RNA-seq分析。TTP-KO嗜碱性粒细胞表现出促炎介质mRNA表达升高,例如Il4、Il13、Areg、Ccl3、a

【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=GSE272532

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 17 202,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

嗜碱性粒细胞在2型免疫应答中发挥关键作用,例如慢性过敏性炎症和抗寄生虫的保护性免疫。然而,调控嗜碱性粒细胞活化及效应分子产生的分子机制仍知之甚少。为研究RNA结合蛋白(RBP)的作用,我们首先分析了抗原/IgE刺激的嗜碱性粒细胞中CCCH锌指蛋白的基因表达。在这些蛋白中,我们发现编码tristetraprolin(TTP)的Zfp36是上调最显著的基因。因此,我们聚焦于TTP在嗜碱性粒细胞中的功能。我们采用CRISPR-Cas9方法构建了TTP基因敲除(TTP-KO)小鼠,并对野生型(WT)和TTP敲除(TTP-KO)小鼠抗原/IgE刺激的嗜碱性粒细胞进行了bulk RNA-seq分析。与WT嗜碱性粒细胞相比,TTP-KO嗜碱性粒细胞中促炎介质的mRNA表达升高,如Il4、Il13、Areg、Ccl3和Cxcl2。这些数据表明,TTP是嗜碱性粒细胞活化的关键调控因子,控制炎症介质的mRNA表达。

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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