烧伤创面实验性铜绿假单胞菌感染负压伤口治疗后环状RNA表达谱

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE193428,包含1个文件GSE193428_series_matrix.txt.gz,提供烧伤创面实验性铜绿假单胞菌感染小鼠模型在负压伤口治疗后的环状RNA表达谱数据

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基因组回归GPL1863510090
GSE193428: Circular RNA Expression Profiles Following Negative Pressure Wound Therapy in Burn Wounds with Experimental Pseudomonas aeruginosa Infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

烧伤创面实验性铜绿假单胞菌感染负压伤口治疗后环状RNA表达谱

Circular RNA Expression Profiles Following Negative Pressure Wound Therapy in Burn Wounds with Experimental Pseudomonas aeruginosa Infection

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE193428,包含1个文件GSE193428_series_matrix.txt.gz,提供烧伤创面实验性铜绿假单胞菌感染小鼠模型在负压伤口治疗后的环状RNA表达谱数据。数据基于高通量测序表达谱分析,平台为GPL18635,物种为10090(小鼠)。可用于研究负压伤口治疗控制感染、促进愈合的分子机制,以及环状RNA在其中的调控作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):烧伤创面感染,尤其是由铜绿假单胞菌引起的感染,可能触发脓毒症或脓毒性休克,这是烧伤后死亡的主要原因。与传统盐水湿敷至干敷料相比,负压伤口治疗(NPWT)在预防和治疗创面感染方面更有效。然而,NPWT控制感染和加速创面愈合的机制尚不清楚。因此,本研究利用铜绿假单胞菌感染的烧伤创面小鼠模型,探讨了NPWT作用的分子机制。NPWT显著降低了创面中的铜绿假单胞菌水平,增强了血流,并促进了创面愈合。此外,NPWT显著减轻了创面炎症,并增加了创面愈合相关分子的表达。近期证据表明环状RNA(circRNA)在创面愈合中发挥作用

【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:GPL18635、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=GSE193428

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 15 202,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=GSE193428

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    • 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

烧伤创面感染,尤其是由铜绿假单胞菌引起的感染,可触发脓毒症或脓毒性休克,这是烧伤后死亡的主要原因。与传统盐水湿-干敷料相比,负压伤口治疗(NPWT)在预防和治疗创面感染方面更为有效。然而,NPWT控制感染并加速创面愈合的机制尚不清楚。因此,本研究利用铜绿假单胞菌感染的烧伤创面小鼠模型,探讨了NPWT作用的分子机制。NPWT显著降低了创面中铜绿假单胞菌的水平,增强了血流,并促进了创面愈合。此外,NPWT明显减轻了创面炎症,并增加了创面愈合相关分子的表达。近期证据表明环状RNA(circRNA)在创面愈合中发挥作用;因此,对NPWT组和对照组创面组织进行了全转录组测序,以评估circRNA表达谱。

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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