FtH LysM-/-与FtH fl/fl小鼠假手术或CLP术后血液白细胞转录组分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE114078),包含 FtH LysM-/- 与 FtH fl/fl 小鼠在假手术或 CLP 术后血液白细胞的转录组表达谱数据,采用高通量测序,平台为 GPL19057,物种为小鼠(10090),共 1 个文件

geo
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基因组分类GPL1905710090
GSE114078: Transcriptome profiling of blood leukocytes from FtH LysM-/- and FtH fl/fl mice following sham or CLP surgery

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

FtH LysM-/-与FtH fl/fl小鼠假手术或CLP术后血液白细胞转录组分析

Transcriptome profiling of blood leukocytes from FtH LysM-/- and FtH fl/fl mice following sham or CLP surgery

该数据集来自 NCBI GEO(GSE114078),包含 FtH LysM-/- 与 FtH fl/fl 小鼠在假手术或 CLP 术后血液白细胞的转录组表达谱数据,采用高通量测序,平台为 GPL19057,物种为小鼠(10090),共 1 个文件。数据可用于比较不同基因型与手术条件下血液白细胞的基因表达差异,研究髓系 FtH 在脓毒症致病后遗症调控中的作用,并支持脓毒症耐受相关分子机制的探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 06 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管脓毒症的临床并发症普遍存在且其有害影响已被认识,但仍是一个重大挑战。在此,我们研究了髓系铁蛋白重链(FtH)在调节脓毒症致病后遗症中的作用。我们证明,髓系 FtH 缺失导致对脓毒症的耐受,表现为血清细胞因子水平降低、多器官功能障碍和随后的死亡率下降。我们发现,这种耐受主要由髓系 FtH 缺失时循环铁蛋白(铁蛋白轻链;FtL)的代偿性增加所介导。我们的体外和体内研究表明,预先暴露于铁蛋白通过抑制否则会失调的感染反应,为脓毒症过程提供显著耐受。这些发现由铁蛋白对 NF-κB 激活及其下游效应的抑制作用所介导。

【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:GPL19057、10090。本站分类:感染性疾病/脓毒症。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE114078

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,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=GSE114078

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  3. 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

尽管脓毒的危害已被广泛认识和重视,但其临床并发症仍是一大难题。本研究探讨了髓系铁蛋白重链(FtH)在调控脓毒致病后遗症中的作用。我们证明,敲除髓系FtH可导致对脓毒的耐受,表现为血清细胞因子水平降低、多器官功能障碍减轻及后续死亡率下降。我们发现,这种耐受主要由髓系FtH缺失时循环铁蛋白(铁蛋白轻链;FtL)的代偿性增加所介导。我们的体外和体内研究表明,预先暴露于铁蛋白可通过抑制原本失调的感染反应,为脓毒过程提供显著的耐受性。这些发现由铁蛋白对NF-κB活化及其下游效应的抑制作用所介导。综上所述,我们的发现提示循环铁蛋白具有重要的免疫调节功能,并加深了对这一急性期反应物的理解。

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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