GSE10434:维A酸对皮脂腺细胞和皮肤的作用
源站描述显示,研究用 0.1 uM 13-cis RA 处理培养的人永生化皮脂腺细胞 SEB-1 72 小时,并以溶剂对照比较,采用 Affymetrix HG-U95Av2 芯片进行基因表达谱分析,发现 85 个基因(78 个不同基因)受显著影响,其中 58 个上调、27 个下调

基本信息
资源简介
GSE10434:维A酸对皮脂腺细胞和皮肤的作用
Retinoic acid effect on sebocytes and the skin
该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE10434_series_matrix.txt.gz,主题为 Expression profiling by array,涉及 GPL571 平台与 9606(人类)。源站描述显示,研究用 0.1 uM 13-cis RA 处理培养的人永生化皮脂腺细胞 SEB-1 72 小时,并以溶剂对照比较,采用 Affymetrix HG-U95Av2 芯片进行基因表达谱分析,发现 85 个基因(78 个不同基因)受显著影响,其中 58 个上调、27 个下调。数据可用于探索 13-cis RA 在皮脂腺细胞中的特异性作用机制及痤疮相关基因表达变化(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 07 200。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):痤疮的发病机制与多种因素有关,例如皮脂分泌增加、炎症、毛囊角化过度以及毛囊内 Propionibacterium acnes 的作用。13-cis Retinoic Acid(13-cis RA,isotretinoin)是痤疮治疗中最有效的药物。令人惊讶的是,其在痤疮中的作用机制仍不清楚。对用 13-cis RA 处理的培养人永生化皮脂腺细胞(SEB-1)进行基因表达谱分析,以深入了解其皮脂腺细胞特异性作用机制。SEB-1 皮脂腺细胞用 0.1 uM 13-cis RA 培养 72 小时或溶剂对照。使用 Affymetrix HG-U95Av2 芯片进行基因阵列表达谱分析,以检查治疗导致的基因表达变化。共有 85 个基因(78 个不同基因)受到 13-cis RA 的显著影响:58 个上调,27 个下调
【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:Expression profiling by array、GPL571、9606。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE10434
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 13 201,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
痤疮的发病机制与多种因素相关,如皮脂分泌增加、炎症、毛囊角化过度以及毛囊内痤疮丙酸杆菌的作用。13-顺式维甲酸(13-cis RA,异维A酸)是痤疮治疗中最有效的药物。令人惊讶的是,其在痤疮中的作用机制仍不清楚。为深入了解其针对皮脂腺细胞的特异性作用机制,研究者对经13-顺式维甲酸处理的人永生化皮脂腺细胞(SEB-1)进行了基因表达谱分析。SEB-1皮脂腺细胞分别以0.1 μM 13-顺式维甲酸或溶剂对照培养72小时。采用Affymetrix HG-U95Av2芯片进行基因阵列表达谱分析,以检测处理引起的基因表达变化。共有85个基因(78个不同基因)受到13-顺式维甲酸的显著影响:58个基因上调,27个基因下调。涉及凋亡和先天免疫的若干基因发生了改变。这些研究首次描述了与异维A酸治疗相关的皮脂腺细胞特异性基因表达反应,对于确定痤疮的潜在治疗靶点具有重要价值。
痤疮的发病机制与多种因素相关,如皮脂分泌增加、炎症、毛囊角化过度以及毛囊内痤疮丙酸杆菌的作用。13-顺式维A酸(13-cis RA,异维A酸)是痤疮治疗中最有效的药物。令人惊讶的是,其在痤疮中的作用机制仍不清楚。为深入了解其作用机制,对6例接受异维A酸治疗患者的皮肤进行了基因表达谱分析。在基线和异维A酸治疗一周时获取患者皮肤活检样本。使用Affymetrix HG-U133A 2.0芯片进行基因阵列表达谱分析,以检测治疗引起的基因表达变化。治疗后,43个基因发生显著变化:38个上调
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




