GSE312827:未修饰、5-甲氧基尿嘧啶和N1-甲基假尿苷修饰RNA转染后响应细胞的RNA测序

该数据集来自NCBI GEO,对转染未修饰、m1Ψ100修饰和5moU25修饰mRNA的HepG2细胞进行转录组测序,比较不同RNA修饰引发的基因表达变化

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基因组分类GPL342819606
GSE312827: RNA-sequencing of cells responding to transfected RNA in unmodified, 5methoxyuracil and N1 methylpsuedouridine modified RNA.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE312827:未修饰、5-甲氧基尿嘧啶和N1-甲基假尿苷修饰RNA转染后响应细胞的RNA测序

RNA-sequencing of cells responding to transfected RNA in unmodified, 5methoxyuracil and N1 methylpsuedouridine modified RNA.

该数据集来自NCBI GEO,对转染未修饰、m1Ψ100修饰和5moU25修饰mRNA的HepG2细胞进行转录组测序,比较不同RNA修饰引发的基因表达变化。数据包含1个文件,可用于分析未修饰mRNA引起的差异表达基因、GO富集通路以及Reactome基因集富集结果,涉及干扰素和白介素产生、先天免疫应答、TLR3和RIG-I/MDA5通路激活及翻译抑制等过程,适用于研究RNA修饰对免疫应答的调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):HepG2细胞被转染编码eGFP报告基因的未修饰、m1Ψ100修饰和5moU25修饰的mRNA,并在24小时后进行转录组测序。针对未修饰mRNA,鉴定出超过3,500个差异表达基因(DEGs),其绝对log2foldchange大于1且校正p值<0.01,其中2,316个基因上调。对上调基因进行GO术语富集分析,鉴定出许多受调控的通路,包括预期的干扰素和白介素产生相关术语,以及先天免疫应答调节和抗病毒防御。针对Reactome术语的基因集富集分析还鉴定出特征性激活通路,包括TLR3级联反应和RIG-I/MDA5介导的应答,而受抑制的通路包括参与翻译的通路。

【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:GPL34281、9606。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=GSE312827

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 20 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312827

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

将未修饰、m1Ψ100修饰和5moU25修饰的编码eGFP报告基因的mRNA转染至HepG2细胞,24小时后进行转录组测序。针对未修饰mRNA,共鉴定出超过3,500个差异表达基因(DEGs),筛选标准为|log2倍数变化|>1且校正p值<0.01,其中2,316个基因上调。对上调基因进行GO术语富集分析,鉴定出多个受调控的通路,包括预期的干扰素和白介素产生相关术语,以及先天免疫应答调控和抗病毒防御相关术语。针对Reactome术语的基因集富集分析还鉴定出特征性激活通路,包括TLR3级联反应和RIG-I/MDA5介导的应答,而受抑制的通路包括参与翻译的通路。

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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