富血小板纤维蛋白诱导U937巨噬细胞炎症表型

该数据集来自NCBI GEO,包含一项通过bulk RNA测序分析U937巨噬细胞对富血小板纤维蛋白(PRF)裂解物转录组响应的表达谱研究

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基因组分类GPL111549606
GSE308204: Platelet-rich fibrin induces an inflammatory phenotype of U937 macrophages

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

富血小板纤维蛋白诱导U937巨噬细胞炎症表型

Platelet-rich fibrin induces an inflammatory phenotype of U937 macrophages

该数据集来自NCBI GEO,包含一项通过bulk RNA测序分析U937巨噬细胞对富血小板纤维蛋白(PRF)裂解物转录组响应的表达谱研究。数据覆盖U937(组织细胞淋巴瘤)和THP1(白血病)细胞系暴露于PRF后的基因表达变化,以调整p值<0.05筛选显著调控基因。该数据可用于研究PRF诱导的巨噬细胞炎症表型相关趋化因子活性及转录组特征,支持巨噬细胞极化与炎症反应的生物信息学分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):富血小板纤维蛋白(PRF)被广泛用于支持局部愈合,这一过程需要巨噬细胞短暂极化为炎症表型。PRF和血凝块成分通常可能引发这种巨噬细胞反应。为验证这一假设,我们进行了一项筛选试验,以确定巨噬细胞对PRF的整体反应。为此,将U937(一种组织细胞淋巴瘤细胞系)和THP1(一种白血病细胞系)这两种常用于研究巨噬细胞反应的生物测定细胞系暴露于PRF裂解物。通过bulk RNA测序鉴定转录组变化。分析基于调整p值p<0.05的显著调控基因。在U937巨噬细胞中,与我们的假设一致,上调基因的聚类揭示了趋化因子活性(CCL2、CCL3、CCL4、CCL5、CCL7、CCL8、CCL20、CCL23、CCL26、CXCL5、CXCL6、CXCL8、CXCL16、

【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:GPL11154、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308204

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 07 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

富血小板纤维蛋白(PRF)被广泛用于支持局部愈合,而这一过程需要巨噬细胞短暂极化为炎症表型。一般而言,PRF和血凝块成分可能激发这种巨噬细胞反应。为验证这一假设,我们进行了一项筛选试验,以确定巨噬细胞对PRF的整体反应。为此,将U937(一种组织细胞淋巴瘤细胞系)和THP1(一种白血病细胞系)——两者均为研究巨噬细胞反应的常用生物测定模型——暴露于PRF裂解物中。通过bulk RNA测序鉴定转录组变化。分析基于校正p值p<0.05的显著调控基因。在U937巨噬细胞中,与我们的假设一致,上调基因的聚类分析揭示了趋化因子活性(CCL2、CCL3、CCL4、CCL5、CCL7、CCL8、CCL20、CCL23、CCL26、CXCL5、CXCL6、CXCL8、CXCL16和PPBP)、RAGE受体结合(FPR1、S100A8、S100A9和S100A12)、IgG结合(FCGR1A、FCGR2A、FCGR2B、FCGR3A)、前列腺素生物合成过程(CBR1、CD74、EDN1、FABP5、IL1B、MIF、PTGES、PTGS1)以及胶原蛋白分解代谢过程(CTSL、FAP、MMP3、MMP7、MMP9、MMP12、MMP14、MMP19和MRC2)。

在THP1细胞中,聚类分析仅凸显了类固醇生物合成。这些发现强调,U937是一种合适的生物测定方法,用于研究PRF暴露后炎症性巨噬细胞的极化,这与早期伤口愈合过程中的临床巨噬细胞特征一致,并具有在慢性伤口中恢复炎症性巨噬细胞的潜力。

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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