M1极化骨髓来源巨噬细胞与正常小鼠主动脉组织的miR表达谱比较

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-26556

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

动脉粥样硬化过程中miR表达谱的全局变化，除了血管细胞中疾病特异性调控外，还源于不同类型白细胞浸润至动脉血管壁。单核细胞来源的巨噬细胞在亚内膜区域的积聚对于动脉粥样硬化斑块的形成至关重要。目前尚不清楚哪些miR参与致动脉粥样硬化的巨噬细胞反应。通过比较LPS/干扰素-γ激活的小鼠巨噬细胞中的miR表达谱与正常主动脉血管壁中的miR表达，以检测巨噬细胞富集的miR。该筛选可能有助于鉴定动脉粥样硬化血管中巨噬细胞富集的miR，这些miR可能在动脉粥样硬化形成过程中对巨噬细胞功能发挥作用。从6-8周龄雌性C57BL/6小鼠股骨中采集骨髓细胞，重悬于DMEM-F12/10% FCS/10% L929条件培养基中，培养7天以分化为原代巨噬细胞。通过流式细胞术检测F4/80和CD11b表达，以确认巨噬细胞表型。

巨噬细胞经LPS（100ng/ml，14小时）和INF-γ（10ng/ml，6小时）刺激后，通过qRT-PCR定量检测甘露糖受体C型1（MRC1）、精氨酸酶II（ArgII）、诱导型一氧化氮合酶（iNOS）和精氨酸酶I（ArgI）来验证M1极化。使用mirVana microRNA分离试剂盒提取总RNA（M1型巨噬细胞和主动脉组织）。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。