基本信息

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创建/更新时间

2026-10-21

资源简介

LPS刺激RAW264.7巨噬细胞经OCME水凝胶处理的RNA-seq

PRJNA1548201 数据集收录了 LPS 刺激的 RAW264.7 巨噬细胞经 OCME 水凝胶（OUBP-CMCS/mPDA@EGT）处理后的 RNA-seq 转录组数据。研究设置两个实验组：LPS 处理组与 LPS+OCME 处理组，每组包含三个独立生物学重复，共六个样本。通过对两组样本进行 RNA 测序并比较基因表达谱，该数据集刻画了炎症条件下 OCME 处理相关的转录变化，为考察 OCME 在 LPS 刺激巨噬细胞中的潜在生物学效应提供转录组层面的信息。数据来源于 NCBI，主题标签为原始序列读段（Raw sequence reads）。

【数据集背景】

本数据集围绕免疫系统疾病相关研究方向，关注 LPS 刺激的 RAW264.7 巨噬细胞在 OCME 水凝胶处理前后的转录组差异。源站描述指出，该项目旨在研究 LPS 刺激的 RAW264.7 巨噬细胞接受 OCME 水凝胶（OUBP-CMCS/mPDA@EGT）处理后发生的转录组变化，并据此考察 OCME 在炎症条件下对巨噬细胞的潜在生物学效应。数据集所属分类为免疫系统疾病 / 其他，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。

【数据内容】

数据为 RNA-seq 转录组数据，主题标签为原始序列读段。实验设计包含两个组：LPS 处理组和 LPS+OCME 处理组，每组三个独立生物学重复，合计六个样本。数据内容的核心是比较两组的基因表达谱，识别与 OCME 处理相关的转录变化。源站未提供样本的具体测序平台、读长、数据量等细节。

【采集与来源】

数据来源于 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），项目编号为 PRJNA1548201。研究对象为 LPS 刺激的 RAW264.7 巨噬细胞，处理条件为 OCME 水凝胶（OUBP-CMCS/mPDA@EGT）。实验分组与重复设置如上所述。其余采集地点、时间、操作流程等信息源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于比较 LPS 刺激条件下 OCME 处理组与未处理对照组的基因表达差异，用于探索 OCME 水凝胶在炎症性巨噬细胞模型中的潜在转录调控作用。可用于转录组差异表达分析、炎症相关基因表达变化的初步筛选，以及作为免疫系统疾病相关研究中巨噬细胞炎症模型的参考数据。具体应用需结合实验设计与数据质量评估。

【使用方法】

使用时可依据分组信息（LPS 组与 LPS+OCME 组，每组三个生物学重复）进行两组间的表达谱比较，识别差异表达基因并分析转录变化趋势。由于主题标签为原始序列读段，通常需要先进行读段质控、比对与定量等标准 RNA-seq 处理流程，再进行组间比较。源站未提供具体的分析流程、参考基因组版本或软件参数。

【质量与限制】

数据集包含每组三个独立生物学重复，共六个样本，具备基本的组内重复设计。源站未提供测序深度、数据质量评分、批次信息及验证实验等质量相关细节。使用时应考虑样本量较小、仅涉及单一细胞模型与单一处理条件等限制，结论外推需谨慎。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。使用该数据集时应遵循 NCBI 的相关数据使用政策，并建议查阅项目页面获取最新说明。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1548201

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使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1548201

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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

本项目研究LPS刺激的RAW264.7巨噬细胞在OCME水凝胶（OUBP-CMCS/mPDA@EGT）处理后的转录组变化。共分析两个实验组：LPS处理组和LPS+OCME处理组，每组设三个独立生物学重复（共六个样本）。通过RNA测序比较两组间的基因表达谱，并表征炎症条件下与OCME处理相关的转录变化。该数据集为研究OCME在LPS刺激的巨噬细胞中的潜在生物学效应提供了转录组信息。

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