表皮角质形成细胞中IL-1B与IL-36应答的RNA-seq分析及共享MyD88依赖基因特征
该数据集来自NCBI GEO,包含原代表皮角质形成细胞经IL-1B、IL-36A、IL-36B或IL-36G处理后的RNA-seq转录组数据,覆盖8小时和24小时两个时间点

基本信息
资源简介
表皮角质形成细胞中IL-1B与IL-36应答的RNA-seq分析及共享MyD88依赖基因特征
RNA-seq analysis of IL-1B and IL-36 responses in epidermal keratinocytes identifies a shared MyD88-dependent gene signature
该数据集来自NCBI GEO,包含原代表皮角质形成细胞经IL-1B、IL-36A、IL-36B或IL-36G处理后的RNA-seq转录组数据,覆盖8小时和24小时两个时间点。研究识别出IL-1B早期特异性应答,以及晚期几乎全部由IL-36细胞因子复现的应答,并发现I型和II型干扰素基因呈时间依赖性响应模式。共鉴定出225个在4种细胞因子及两个时间点均共享的差异表达基因,涉及配体(IL1A、IL1B、IL36G)和激活蛋白酶(CTSS)上调。数据可用于研究银屑病等自身免疫炎症中IL-1/IL-36信号通路及MyD88依赖基因特征(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 15 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):IL-36细胞因子近期已成为包括寻常型银屑病(PsV)和泛发性脓疱型银屑病(GPP)在内的自身免疫性疾病炎症的介质。本研究使用RNA-seq对经IL-1B、IL-36A、IL-36B或IL-36G处理的原代表皮角质形成细胞(KCs)的转录组进行分析。我们鉴定出一些早期IL-1B特异性应答(处理后8小时),但几乎所有晚期IL-1B应答均被IL-36细胞因子复现(处理后24小时)。I型和II型干扰素基因表现出时间依赖性应答模式,早期诱导(8小时),随后无应答或抑制(24小时)。总之,我们鉴定出225个在两个时间点(8+24小时)对全部4种细胞因子具有共享应答的差异表达基因(DEGs)。这些基因涉及配体(IL1A、IL1B、IL36G)和激活蛋白酶(CTSS)的上调,但也涉及上调
【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:GPL10999、9606。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE109182
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 21 201,引用时请注意版本时效。
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数据说明
IL-36细胞因子近年来被认为是自身免疫性疾病中的炎症介质,包括寻常型银屑病(PsV)和泛发性脓疱型银屑病(GPP)。本研究采用RNA-seq技术对经IL-1B、IL-36A、IL-36B或IL-36G处理的原代表皮角质形成细胞(KCs)进行转录组分析。我们鉴定出一些IL-1B早期特异性反应(处理后8小时),但几乎所有IL-1B晚期反应均可被IL-36细胞因子复制(处理后24小时)。I型和II型干扰素基因表现出时间依赖性反应模式,早期诱导(8小时),随后无反应或受抑制(24小时)。总之,我们鉴定出225个差异表达基因(DEGs),在两个时间点(8+24小时)对全部4种细胞因子具有共同反应。这些基因涉及配体(IL1A、IL1B、IL36G)和激活蛋白酶(CTSS)的上调,但也涉及抑制剂如IL1RN和IL36RN的上调。共享的IL-1B/IL-36 DEGs与PsV和GPP皮肤病变中改变的基因以及位于与自身免疫和自身炎症性疾病(如PsV、银屑病关节炎、IBD、原发性胆汁性胆管炎)相关的GWAS位点附近的基因存在显著重叠。
使用CRISPR/Cas9技术失活MyD88衔接蛋白,完全消除了这些差异表达基因对IL-1B和IL-36G刺激的表达响应。这些结果提供了表皮角质形成细胞中IL-1B和IL-36表达响应的全局视图,并精细刻画了时间依赖性和细胞因子特异性响应模式。我们的发现支持IL-1B和IL-36在自身免疫或自身炎症性疾病中的重要作用,并表明MyD88衔接蛋白介导了IL-1B/IL-36的共同响应。
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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