野生型与Ndst1缺陷小鼠巨噬细胞泡沫细胞转化前后基因表达数据集

该数据集来自NCBI GEO(GSE51009),比较野生型与Ndst1缺陷小鼠骨髓来源巨噬细胞在基础生长培养基及经50µg/ml聚集LDL诱导泡沫细胞转化后的转录组

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL688510090
GSE51009: Gene expression in macrophages derived form wild-type and Ndfst1-deficient mice before and after foam cell conversion

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

野生型与Ndst1缺陷小鼠巨噬细胞泡沫细胞转化前后基因表达数据集

Gene expression in macrophages derived form wild-type and Ndfst1-deficient mice before and after foam cell conversion

该数据集来自NCBI GEO(GSE51009),比较野生型与Ndst1缺陷小鼠骨髓来源巨噬细胞在基础生长培养基及经50µg/ml聚集LDL诱导泡沫细胞转化后的转录组。通过Ndst1f/f与LysMCre杂交实现髓系细胞Ndst1失活,利用表达谱芯片评估硫酸乙酰肝素硫酸化改变对基因表达的影响,可用于研究巨噬细胞硫酸乙酰肝素蛋白聚糖在动脉粥样硬化中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 19 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为了检验巨噬细胞硫酸乙酰肝素蛋白聚糖在动脉粥样硬化形成中的作用,我们在巨噬细胞中失活了生物合成基因N-乙酰葡糖胺N-脱乙酰酶-N-磺基转移酶1(Ndst1)。为了确定改变Ndst1表达的影响,我们将携带Ndst1条件性loxP侧翼(“floxed”)等位基因的小鼠(Ndst1f/f)与在溶菌酶2启动子控制下表达细菌Cre重组酶的转基因小鼠(LysMCre)杂交,以驱动髓系细胞中该基因的失活。我们比较了来自Ndst1f/fLysMCre-和Ndst1f/fLysMCre+巨噬细胞的骨髓来源巨噬细胞在基础生长培养基中以及使用50µg/ml聚集LDL(agLDL)进行泡沫细胞转化后的转录组,以评估改变的巨噬细胞硫酸乙酰肝素硫酸化对基因表达的影响。

【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、GPL6885、10090。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=GSE51009

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 14 201,引用时请注意版本时效。

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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

为考察巨噬细胞硫酸乙酰肝素蛋白聚糖在动脉粥样硬化形成中的作用,我们在巨噬细胞中失活了生物合成基因N-乙酰葡糖胺N-脱乙酰酶-N-磺基转移酶1(Ndst1)。为确定改变Ndst1表达的影响,我们将携带Ndst1条件性loxP侧翼(“floxed”)等位基因的小鼠(Ndst1f/f)与在溶菌酶2启动子(LysMCre)控制下表达细菌Cre重组酶的转基因小鼠杂交,以驱动该基因在髓系细胞中的失活。我们比较了基础生长培养基中以及使用50µg/ml聚集LDL(agLDL)转化为泡沫细胞后,来自Ndst1f/fLysMCre-和Ndst1f/fLysMCre+巨噬细胞的骨髓来源巨噬细胞转录组,以评估巨噬细胞硫酸乙酰肝素硫酸化改变对基因表达的影响。

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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