小胶质细胞对促炎刺激(LPS、IFNγ+TNFα)的应答及消退细胞因子(IL-4、IL-10)的重编程
该数据集来自 search.dataone.org,主题为 Sprague Dawley 大鼠小胶质细胞对促炎刺激(LPS、IFNγ+TNFα)的应答以及消退细胞因子(IL-4、IL-10)的重编程,采用 Nanostring mRNA 检测小胶质细胞炎症相关转录本

基本信息
资源简介
小胶质细胞对促炎刺激(LPS、IFNγ+TNFα)的应答及消退细胞因子(IL-4、IL-10)的重编程
Microglia responses to pro-inflammatory stimuli (LPS, IFNγ+TNFα) and reprogramming by resolving cytokines (IL-4, IL-10)
该数据集来自 search.dataone.org,主题为 Sprague Dawley 大鼠小胶质细胞对促炎刺激(LPS、IFNγ+TNFα)的应答以及消退细胞因子(IL-4、IL-10)的重编程,采用 Nanostring mRNA 检测小胶质细胞炎症相关转录本。研究关注经典或 M1 促炎表型,并比较 LPS 与促炎细胞因子刺激下的反应差异,同时涉及大鼠与小胶质细胞反应差异的问题。数据可用于研究小胶质细胞炎症反应的转录特征及细胞因子重编程作用(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):小胶质细胞对中枢神经系统损伤和疾病作出复杂反应,常被称为“激活”。促炎表型(也称经典或 M1 激活)位于反应谱的一端。本研究有多项动机。第一,细菌内毒素(脂多糖,LPS)是体外和体内最常用的小胶质细胞促炎刺激物;然而,无菌性中枢神经系统损伤和疾病中遇到的是促炎细胞因子(如 IFNγ、TNFα)而非 LPS。我们缺乏对 LPS 与这类细胞因子之间反应的直接比较。第二,虽然转录谱分析正在提供大量关于小胶质细胞对 LPS 反应的数据,但这些研究主要使用小鼠细胞和模型,且越来越多的证据表明大鼠小胶质细胞的反应可能不同。第三,急性中枢神经系统损伤后细胞因子环境是动态的
【主题与分类】
主题标签:Sprague Dawley rat、Nanostring mRNA microglia inflammation、Sprague-Dawley。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A03e40a1de5c013fe6cb25a118a7b6dfbe7fbb9eb2b0c37e96676715a83ccc4b2
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
小胶质细胞对中枢神经系统损伤和疾病作出复杂反应,通常被称为“激活”。促炎表型(也称为经典激活或M1激活)位于反应谱系的一个极端。本研究有若干动因。首先,细菌内毒素(脂多糖,LPS)是体外和体内最常用的小胶质细胞促炎刺激物;然而,无菌性中枢神经系统损伤和疾病中遇到的是促炎细胞因子(如IFNγ、TNFα)而非LPS。我们缺乏对LPS与此类细胞因子之间反应的直接比较。其次,尽管转录谱分析正在提供大量关于小胶质细胞对LPS反应的数据,但这些研究主要使用小鼠细胞和模型,且越来越多的证据表明大鼠小胶质细胞的反应可能有所不同。第三,急性中枢神经系统损伤后细胞因子环境是动态变化的,小胶质细胞生物学中的一个重要问题是:其反应的可塑性有多大?关于消退性细胞因子效应的研究极少,尤其是对大鼠小胶质细胞,且大部分工作集中于促炎结局。
在此,我们首先将原代大鼠小胶质细胞暴露于LPS或IFNγ+TNFα(I+T),并比较了标志性功能反应(一氧化氮产生、迁移)和分子反应(近100个基因),包括可被视为感觉组一部分的表面受体。还量化了代表性分子的蛋白质变化:ARG1、CD206/MRC1、COX-2、iNOS和PYK2。尽管存在一些相似之处,但对LPS和I+T的反应存在显著差异。例如,LPS通常引发更高的促炎基因表达,并且还增加了几种抗炎基因。其次,我们比较了两种抗炎、消退性细胞因子(IL-4、IL-10)对抗LPS和I+T反应的能力。IL-4在I+T后的效果比LPS后更有效,而IL-10在任一刺激后均出乎意料地无效。这些结果应证明有用
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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