脂多糖处理前后白足鼠与家鼠血液、脾、肝差异表达基因数据集

作为人畜共患病原体储存宿主的动物通常很少因感染而发病。为探究这种感染耐受机制,我们使用单剂量脂多糖(LPS)作为炎症实验模型,比较了两种啮齿动物的反应:白足鼠(Peromyscus leucopus,白足鹿鼠,莱姆病及其他人畜共患病病原体的储存宿主)和家鼠(Mus musculus)

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基因组分类差异表达基因RNA-seq代谢组学脂多糖Mus musculus人畜共患病炎症反应
Differentially expressed genes in the blood, spleen, and liver of Peromyscus leucopus and Mus musculus with or without treatment with lipopolysaccharide

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

脂多糖处理前后白足鼠与家鼠血液、脾、肝差异表达基因数据集

作为人畜共患病原体储存宿主的动物通常很少因感染而发病。为探究这种感染耐受机制,我们使用单剂量脂多糖(LPS)作为炎症实验模型,比较了两种啮齿动物的反应:白足鼠(Peromyscus leucopus,白足鹿鼠,莱姆病及其他人畜共患病病原体的储存宿主)和家鼠(Mus musculus)

Differentially expressed genes in the blood, spleen, and liver of Peromyscus leucopus and Mus musculus with or without treatment with lipopolysaccharide

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):作为人畜共患病原体储存宿主的动物通常很少因感染而发病。为探究这种感染耐受机制,我们使用单剂量脂多糖(LPS)作为炎症实验模型,比较了两种啮齿动物的反应:白足鼠(Peromyscus leucopus,白足鹿鼠,莱姆病及其他人畜共患病病原体的储存宿主)和家鼠(Mus musculus)。注射LPS或生理盐水四小时后,收集血液、脾和肝脏样本,并进行RNA-seq、代谢组学和特异性RT-qPCR检测。差异表达分析在基因、通路和网络水平进行。接受LPS处理的鹿鼠表现出与暴露小鼠相似的疾病体征,并且皮质酮水平以及白细胞介素(IL)-6、肿瘤坏死因子、IL-1beta和C反应蛋白的表达出现相似增加。通过网络分析

【主题与分类】

主题标签:差异表达基因、RNA-seq、代谢组学、脂多糖、Mus musculus、人畜共患病、炎症反应。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A782e4b531c7505f6f99f8be913dbd9f03b165c591f170846fb69f47e70171b66

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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

作为人畜共患病原体储存宿主的动物,通常对感染仅表现出轻微的疾病症状。为探究这种感染耐受性的机制,我们采用单剂量脂多糖(LPS)作为炎症实验模型,比较了两种啮齿动物的反应:白足鹿鼠(Peromyscus leucopus),它是莱姆病及其他人畜共患病病原体的储存宿主;以及家鼠(Mus musculus)。注射LPS或生理盐水四小时后,收集血液、脾脏和肝脏样本,并进行RNA测序、代谢组学分析及特异性RT-qPCR检测。差异表达分析在基因、通路和网络层面进行。经LPS处理的鹿鼠表现出与暴露小鼠相似的疾病体征,皮质酮水平及白细胞介素(IL)-6、肿瘤坏死因子、IL-1β和C反应蛋白的表达增加程度也相似。通过网络分析,家鼠对LPS的反应特征表现为细胞因子相关,而白足鹿鼠的反应则以中性粒细胞活性相关术语为主导。

此外,精氨酸酶1与一氧化氮合酶2以及IL-10与IL-12表达上的二分现象,与小鼠中M1型巨噬细胞应答及鹿鼠中M2型应答相一致。该数据集包含对20只白足鼠(10雌10雄)和20只小家鼠(10雌10雄)进行RNA-seq分析所得的差异表达基因列表,这些动物在0时经腹腔接种10 mg/kg大肠杆菌脂多糖(每种各6雌6雄)或单独生理盐水(每种各4雌或4雄),随后在4小时时处死。之后对组织进行RNA提取、cDNA文库制备、测序,并按方法部分所述进行分析。

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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