水母来源ShK样肽处理U-373MG细胞的转录组分析

该数据集来自NCBI GEO,包含U-373MG人胶质母细胞瘤细胞暴露于两种合成水母来源ShK样肽(NnK-1和CBRV1-10493)后的转录组表达谱数据

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基因组预测GPL185739606
GSE333392: Transcriptomic analysis of U-373MG exposed to synthetic ShK-like peptide from the Jellyfish

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

水母来源ShK样肽处理U-373MG细胞的转录组分析

Transcriptomic analysis of U-373MG exposed to synthetic ShK-like peptide from the Jellyfish

该数据集来自NCBI GEO,包含U-373MG人胶质母细胞瘤细胞暴露于两种合成水母来源ShK样肽(NnK-1和CBRV1-10493)后的转录组表达谱数据。实验采用200 nM浓度处理48小时,每组3个重复,使用QuantSeq 3' mRNA-Seq在Illumina NextSeq 550平台测序,并通过EdgeR进行差异表达分析。数据可用于研究Kv1.3通道阻断剂对胶质母细胞瘤细胞基因表达的影响,识别差异表达基因及相关通路,为脑肿瘤治疗靶点研究提供转录组学依据(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):水母来源的ShK样肽是电压门控钾通道Kv1.3的有效阻断剂,该通道在免疫细胞激活和胶质母细胞瘤细胞生理中起关键作用。本研究探究了U-373MG人胶质母细胞瘤细胞暴露于两种合成ShK样肽NnK-1(来源于Nemopilema nomurai)和CBRV1-10493(来源于Carybdea brevipedalia)后的转录组响应,处理浓度为200 nM,处理时间48小时(每组n=3)。由于两种肽在该浓度下均不影响细胞活力,因此选择200 nM作为处理剂量。基因表达谱分析使用QuantSeq 3' mRNA-Seq在Illumina NextSeq 550平台上进行。差异表达基因(DEGs)通过EdgeR以TMM+CPM标准化方法鉴定(倍数变化≥1.5,p值<0.05)。暴露于NnK-1导致149个DEGs,GO和IPA分析表明显著改变

【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:GPL18573、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE333392

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 02 202,引用时请注意版本时效。

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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

水母来源的ShK样肽是电压门控钾通道Kv1.3的有效阻断剂,该通道在免疫细胞活化和胶质母细胞瘤细胞生理中发挥关键作用。本研究考察了U-373MG人胶质母细胞瘤细胞暴露于两种合成ShK样肽——NnK-1(来源于Nemopilema nomurai)和CBRV1-10493(来源于Carybdea brevipedalia)——200 nM、48 h后的转录组学响应(每组n = 3)。由于两种肽在该浓度下均不影响细胞活力,故选择200 nM作为处理剂量。基因表达谱分析采用QuantSeq 3’ mRNA-Seq在Illumina NextSeq 550平台上完成。差异表达基因(DEGs)采用EdgeR结合TMM+CPM标准化进行鉴定(倍数变化 ≥ 1.5,p值 < 0.05)。暴露于NnK-1产生149个DEGs,GO和IPA分析表明细胞信号传导和免疫相关功能发生显著改变,包括预测到与神经退行性疾病相关的神经炎症和免疫应答通路受到抑制。暴露于CBRV1-10493鉴定出107个DEGs,GO分析揭示了与神经传递相关的类别。

这些发现为理解水母ShK样肽在胶质母细胞瘤细胞中的神经调节和免疫机制提供了见解,并表明它们有潜力成为神经退行性疾病和免疫疾病治疗研究的候选物。

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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