PRJNA1191007:MSC来源细胞外囊泡的microRNA测序

该数据集为PRJNA1191007,来源于NCBI,主题为MSC来源细胞外囊泡的microRNA测序。研究将人骨髓来源MSC经健康个体或ARDS、囊性纤维化、囊性纤维化合并曲霉感染患者的支气管肺泡灌洗液刺激,并设未处理MSC,从条件培养基中分离细胞外囊泡

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1191007: microRNA sequencing of MSC-derived Extracellular vesicles

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1191007:MSC来源细胞外囊泡的microRNA测序

该数据集为PRJNA1191007,来源于NCBI,主题为MSC来源细胞外囊泡的microRNA测序。研究将人骨髓来源MSC经健康个体或ARDS、囊性纤维化、囊性纤维化合并曲霉感染患者的支气管肺泡灌洗液刺激,并设未处理MSC,从条件培养基中分离细胞外囊泡。第一阶段通过差异表达与判别分析,鉴定出ARDS患者BALF刺激的MSC来源EVs中14个差异表达microRNA,并在体外展示EV对细胞生理的影响。数据可用于microRNA表达谱分析与差异表达研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人骨髓来源的MSC经健康个体或ARDS、囊性纤维化、囊性纤维化合并曲霉感染患者的支气管肺泡灌洗液(BALF)刺激,或为未处理的MSC。细胞外囊泡从MSC条件培养基中分离,遵循细胞外囊泡定义及其功能的最低实验要求:国际细胞外囊泡学会的立场声明(J Extracell Vesicles. 2014 Dec 22:3:26913. doi: 10.3402/jev.v3.26913. eCollection 2014)。在本研究的第一阶段,采用差异表达及判别分析,鉴定出与健康对照相比,暴露于ARDS患者BALF的MSC来源EVs中有14个差异表达的microRNA。EVs对细胞生理的影响通过体外实验得到证明,证明

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA1191007

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    • 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

人骨髓来源的间充质干细胞(MSCs)分别经健康个体或ARDS、囊性纤维化、囊性纤维化合并曲霉阳性患者的支气管肺泡灌洗液(BALF)刺激,或以未处理的MSCs作为对照。按照国际细胞外囊泡学会关于细胞外囊泡及其功能定义的最低实验要求(J Extracell Vesicles. 2014 Dec 22:3:26913. doi: 10.3402/jev.v3.26913. eCollection 2014),从MSC条件培养基中分离细胞外囊泡。在本研究的第1阶段,采用差异表达分析及判别分析,鉴定出与健康对照相比,暴露于ARDS患者BALF的MSCs所来源的细胞外囊泡中有14种微小RNA(microRNAs)存在差异表达。通过体外实验证实了细胞外囊泡对细胞生理的影响,即参与调控囊性纤维化跨膜传导调节因子(CFTR)的两种miRNA——miRNA-145-5p和miRNA-138-5p——在暴露于ARDS BALF的人MSCs来源的细胞外囊泡中也显著升高。

功能上,暴露于ARDS或HV BALF的hMSCs来源的EVs对培养的原代人支气管上皮细胞的CFTR Cl-分泌具有差异化影响,预计该效应会降低黏液纤毛清除功能。

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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