PRJNA1465291:TGF-β2刺激下人真皮淋巴内皮细胞Nogo-B敲低RNA-seq分析

该数据集来自NCBI,为TGF-β2刺激下人真皮淋巴内皮细胞(HDLECs)中Nogo-B敲低的RNA-seq分析。HDLECs经shNogo-B或对照shGFP转导后,用TGF-β2处理72小时,提取总RNA进行高通量测序,并开展比较转录组分析

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时间序列回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA1465291: RNA-seq analysis of Nogo-B knockdown in human dermal lymphatic endothelial cells under TGF-β2 stimulation

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1465291:TGF-β2刺激下人真皮淋巴内皮细胞Nogo-B敲低RNA-seq分析

该数据集来自NCBI,为TGF-β2刺激下人真皮淋巴内皮细胞(HDLECs)中Nogo-B敲低的RNA-seq分析。HDLECs经shNogo-B或对照shGFP转导后,用TGF-β2处理72小时,提取总RNA进行高通量测序,并开展比较转录组分析。数据覆盖Nogo-B缺失对淋巴内皮细胞在促纤维化信号下转录变化的影响,可用于研究Nogo-B在淋巴内皮细胞功能及血管重塑中的作用,以及TGF-β2相关淋巴功能障碍的分子机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Nogo-B(RTN4B)是一种内质网相关蛋白,在调节内皮细胞功能和血管重塑中起关键作用。然而,其在淋巴内皮细胞(LECs)中以及对促纤维化信号响应的作用仍知之甚少。转化生长因子-β2(TGF-β2)是内皮表型的关键调节因子,并已被认为与病理条件下的淋巴功能障碍有关。在本研究中,我们进行了RNA测序(RNA-seq),以研究在TGF-β2刺激下,人真皮淋巴内皮细胞(HDLECs)中Nogo-B敲低相关的转录变化。HDLECs用靶向Nogo-B的shRNA(shNogo-B)或对照shRNA(shGFP)转导,随后用TGF-β2处理72小时。提取总RNA并进行高通量测序。比较转录组分析进行t

【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/PRJNA1465291

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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

Nogo-B(RTN4B)是一种内质网相关蛋白,在调节内皮细胞功能和血管重塑中发挥关键作用。然而,其在淋巴管内皮细胞(LECs)中的作用以及对促纤维化信号的响应仍知之甚少。转化生长因子-β2(TGF-β2)是内皮表型的关键调节因子,并已被认为与病理条件下的淋巴功能障碍有关。在本研究中,我们进行了RNA测序(RNA-seq),以研究在TGF-β2刺激下,人真皮淋巴管内皮细胞(HDLECs)中与Nogo-B敲低相关的转录变化。HDLECs被转导了靶向Nogo-B的shRNA(shNogo-B)或对照shRNA(shGFP),随后用TGF-β2处理72小时。提取总RNA并进行高通量测序。通过比较转录组分析,鉴定在TGF-β2刺激条件下受Nogo-B调控的差异表达基因和通路。

该数据集提供了关于Nogo-B调节淋巴内皮细胞对TGF-β信号响应的分子机制的见解,包括与细胞外基质组织、细胞迁移、增殖和细胞骨架重塑相关的途径。这些数据为了解Nogo-B在淋巴内皮生物学中的作用及其对TGF-β介导的信号传导和功能障碍的贡献提供了资源。总体设计:将HDLEC用shGFP对照或shNogo-B慢病毒转导,并用TGF-β2处理72小时。进行RNA-seq以比较在TGF-β2刺激下对照组和Nogo-B敲低HDLEC之间的转录组变化。

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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