CRISPR工程化牛卫星细胞用于AGS兼容培养肉

该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE330550_series_matrix.txt.gz),主题为通过CRISPR/Cas9基因组编辑敲除牛卫星细胞中的GGTA1基因,以构建不含alpha-gal表位的细胞系,用于Alpha-gal综合征(AGS)相关的培养肉研究

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基因组分类GPL357079913
GSE330550: CRISPR-mediated engineering of bovine satellite cells for AGS-compatible cultivated meat

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

CRISPR工程化牛卫星细胞用于AGS兼容培养肉

CRISPR-mediated engineering of bovine satellite cells for AGS-compatible cultivated meat

该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE330550_series_matrix.txt.gz),主题为通过CRISPR/Cas9基因组编辑敲除牛卫星细胞中的GGTA1基因,以构建不含alpha-gal表位的细胞系,用于Alpha-gal综合征(AGS)相关的培养肉研究。数据涵盖高通量测序表达谱,可用于分析基因敲除后的转录组变化及评估编辑对细胞的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Alpha-gal综合征(AGS)是一种可能危及生命的过敏反应,由IgE介导的免疫应答针对半乳糖-α-1,3-半乳糖(alpha-gal)引起,该碳水化合物表位存在于大多数哺乳动物肉类中。目前,严格避免食用哺乳动物肉类仍是患者的主要管理策略,且不含alpha-gal的牛肉尚无商业供应。在此,我们利用培养肉作为生物技术平台,通过工程化改造不含alpha-gal的牛肌肉细胞来解决这一未满足的临床需求。使用CRISPR/Cas9基因组编辑,我们破坏了永生化牛卫星细胞中编码α1,3-半乳糖基转移酶的GGTA1基因。高效编辑产生了携带纯合移码突变的克隆性GGTA1敲除细胞系。流式细胞术和免疫荧光证实了alpha-gal表位的丢失,而bulk RNA-seq表明最小破坏

【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:GPL35707、9913。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=GSE330550

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 21 202,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

α-半乳糖综合征(AGS)是一种可能危及生命的过敏症,由针对半乳糖-α-1,3-半乳糖(α-半乳糖)的IgE介导免疫反应引起,α-半乳糖是存在于大多数哺乳动物肉中的一种碳水化合物表位。目前,严格避免食用哺乳动物肉仍是患者的主要管理策略,且市场上尚无不含α-半乳糖的牛肉产品。在此,我们利用培养肉作为生物技术平台,通过工程化改造不含α-半乳糖的牛肌肉细胞来应对这一未被满足的临床需求。利用CRISPR/Cas9基因组编辑技术,我们破坏了永生化牛卫星细胞中编码α1,3-半乳糖基转移酶的GGTA1基因。高效编辑产生了携带纯合移码突变的克隆性GGTA1敲除细胞系。流式细胞术和免疫荧光证实了α-半乳糖表位的丢失,而bulk RNA-seq表明全局基因表达受到的干扰极小,且肌源性分化能力得以保留。

重要的是,在使用AGS患者血浆进行的检测中,GGTA1敲除细胞的裂解物引起的基础粒细胞活化显著降低,表明基础粒细胞活化减少,这与致敏潜力降低相一致。总之,这些发现为工程化改造AGS兼容的培养肉确立了概念验证,并展示了培养肉技术在应对人类健康挑战方面的潜力。

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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