GSE186020:验证crRNAs靶向是否影响宿主细胞基因表达

该数据集来自 NCBI GEO(GSE186020),研究 Cas13d 与体外合成的 crRNA 经 lipitoid 脂质纳米颗粒瞬时转染人 A549 肺癌细胞后,crRNA 靶向是否影响宿主细胞基因表达

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GSE186020: Validate whether the targeting of crRNAs affected the host cell gene expression

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

GSE186020:验证crRNAs靶向是否影响宿主细胞基因表达

Validate whether the targeting of crRNAs affected the host cell gene expression

该数据集来自 NCBI GEO(GSE186020),研究 Cas13d 与体外合成的 crRNA 经 lipitoid 脂质纳米颗粒瞬时转染人 A549 肺癌细胞后,crRNA 靶向是否影响宿主细胞基因表达。于转染后 48 小时提取细胞 RNA 并进行全细胞 RNA 测序,比较病毒靶向 crRNA(SARS-CoV-2、229E)与非靶向 crRNA 相对 Cas13d 单独表达细胞的转录组谱,并评估 Cas13d 与两条靶向 crRNA 共递送的效果。数据可用于分析 Cas13d/抗病毒 crRNA 对宿主转录组的脱靶影响与特异性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们探究了 crRNAs 的靶向是否影响宿主细胞基因表达。为此,我们使用一种称为 lipitoid 的 LNP,将 Cas13d mRNA 和体外合成的 crRNA 瞬时转染人 A549 肺癌细胞。在感染后 48 小时(48 hpi),我们分离细胞 RNA 并进行全细胞 RNA 测序(RNA-seq)。我们观察到生物学重复之间具有高重现性。我们通过将针对 SARS-CoV-2 或 229E 的病毒靶向 crRNA 以及 NT crRNA 的转录组谱与仅表达 Cas13d 的细胞进行比较,检查了它们的脱靶效应,结果看到高度相似的基因表达谱。此外,共递送 Cas13d 和两条靶向 crRNA 所显示的转录组谱与仅 Cas13d 的转录组谱非常相似。这些数据表明 Cas13d 和抗病毒 crRNAs 具有高度特异性,对宿主细胞转录组的影响极小。

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE186020

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 27 202,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

我们探究了crRNA的靶向作用是否影响宿主细胞基因表达。为此,我们使用一种称为脂质体的LNP,将Cas13d mRNA和体外合成的crRNA瞬时转染至人A549肺癌细胞中。感染后48小时,我们提取细胞RNA并进行全细胞RNA测序(RNA-seq)。我们观察到生物学重复间具有高重现性。通过将靶向SARS-CoV-2或229E的病毒靶向crRNA以及NT crRNA的转录组谱与仅表达Cas13d的细胞进行比较,我们检查了其脱靶效应,结果发现基因表达谱高度相似。此外,共递送Cas13d和两种靶向crRNA所显示的转录组谱与仅Cas13d的转录组谱非常相似。这些数据表明,Cas13d和抗病毒crRNA具有高度特异性,对宿主细胞转录组的影响极小。

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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