硫氧还蛋白1结合MALAT1减轻脑出血后炎症与凋亡数据集
该数据集来自 NCBI GEO(GSE212595),围绕脑出血(ICH)后硫氧还蛋白1(Txn1)与转移相关肺腺癌转录本1(MALAT1)结合减轻炎症和凋亡的机制研究

基本信息
资源简介
硫氧还蛋白1结合MALAT1减轻脑出血后炎症与凋亡数据集
Thioredoxin1 binding metastasis-associated lung adenocarcinoma transcript 1 attenuates inflammation and apoptosis after intracerebral hemorrhage
该数据集来自 NCBI GEO(GSE212595),围绕脑出血(ICH)后硫氧还蛋白1(Txn1)与转移相关肺腺癌转录本1(MALAT1)结合减轻炎症和凋亡的机制研究。数据包含 1 个文件 GSE212595_series_matrix.txt.gz,基于 GPL18573 平台、物种为 9606(人)。源站描述显示研究筛选 ICH 后差异表达的 RNA 结合蛋白,发现 Txn1 在中枢神经系统小胶质细胞和神经元中表达,血肿周围组织蛋白水平显著降低,并通过 AAV 过表达 Txn1 改善 ICH 后预后。该数据可用于差异表达分析与 ICH 继发性损伤机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):转录后调控和 RNA 结合蛋白(RBP)分别在脑出血(ICH)后发生及继发性损伤中起重要作用。因此,我们筛选出 ICH 后差异表达的 RBP,并发现硫氧还蛋白1(Txn1)是差异表达最显著的 RBP 之一。我们还使用 ICH 模型和体外实验研究 Txn1 的作用,以阐明 Txn1 在 ICH 中的机制。首先,我们发现 Txn1 主要表达于中枢神经系统的小胶质细胞和神经元,其蛋白水平在血肿周围组织中显著降低。此外,我们通过立体定位注射腺相关病毒(AAV)建立了 Txn1 过表达的 ICH 模型,并发现 Txn1 过表达减少了 ICH 后的继发性损伤并改善了预后。
【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:Other、GPL18573、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=GSE212595
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 10 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
转录后调控和RNA结合蛋白(RBPs)分别在大脑出血(ICH)发生及继发性损伤中发挥重要作用。因此,我们筛选了ICH后差异表达的RBPs,并发现硫氧还蛋白1(Txn1)是差异表达最显著的RBPs之一。我们还利用ICH模型和体外实验探究Txn1的作用,以阐明Txn1在ICH中的机制。首先,我们发现Txn1主要表达于中枢神经系统的小胶质细胞和神经元中,其蛋白水平在血肿周围组织中显著降低。此外,我们通过立体定向注射腺相关病毒(AAV)建立了Txn1过表达的ICH模型,并发现Txn1过表达可减轻ICH后的继发性损伤并改善预后。为进一步了解Txn1在ICH后的作用机制,RNA免疫沉淀结合高通量测序(RIP-seq)显示,Txn1与炎症和凋亡相关的mRNA结合,并通过RNA剪接和翻译起始影响RNA表达。
最后,RNA pull-down实验和体外实验证实,Txn1与转移相关肺腺癌转录本1(MALAT1)结合,从而减少炎症和细胞凋亡。综上所述,我们的结果表明,Txn1通过影响MALAT1的转录后调控来减轻ICH诱导的脑损伤。因此,Txn1可能成为缓解ICH诱导脑损伤的潜在治疗靶点。
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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