PRJNA1526780:嗜神经病毒诱导的星形胶质细胞重塑将富含胶原的细胞外基质与LINC00460–miR-4443调控轴联系起来(nCounter Flex)

BioProject 汇集与单一计划相关的生物数据,可来自单一组织或联盟,并为用户提供单一入口,以查找该项目产生的多种数据类型(来源 NCBI)

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其他Transcriptome or Gene expression
PRJNA1526780: Neurotropic virus-induced astrocyte remodeling links collagen-rich extracellular matrix to the LINC00460–miR-4443 regulatory axis [nCounter Flex]

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1526780:嗜神经病毒诱导的星形胶质细胞重塑将富含胶原的细胞外基质与LINC00460–miR-4443调控轴联系起来(nCounter Flex)

Neurotropic virus-induced astrocyte remodeling lin... (ID 1526780) - BioProject - NCBI

该条目为 NCBI BioProject 中编号 1526780 的记录,标题为“Neurotropic virus-induced astrocyte remodeling lin...”,标签为“Transcriptome or Gene expression”。BioProject 汇集与单一计划相关的生物数据,可来自单一组织或联盟,并为用户提供单一入口,以查找该项目产生的多种数据类型(来源 NCBI)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是与单一研究计划相关的一组生物学数据,源自单一机构或一个联盟。BioProject 记录为用户提供了一个统一入口,以便找到指向该项目所生成的各种数据类型的链接。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1526780

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1526780

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

星形胶质细胞是中枢神经系统稳态和病毒感染应答的关键调节者,但细胞外环境如何影响星形胶质细胞对嗜神经病毒的易感性仍知之甚少。在此,我们采用整合的病毒学、超微结构、转录组学、蛋白质组学、小RNA和定量成像方法,研究了人冠状病毒229E(HCoV-229E)感染原代人星形胶质细胞后的时间性和分子后果。HCoV-229E建立了生产性感染,并伴随细胞内膜和细胞外基质(ECM)的广泛重塑。多组学分析发现,富含胶原的ECM是感染的一个显著且协调的靶标,其中I型胶原进行性耗竭。在感染系统发育上不同的HCoV-OC43和嗜神经性寨卡病毒波多黎各株(ZIKV-PR)后,也重现了胶原丢失。重要的是,增加胶原丰度可显著降低HCoV-229E、HCoV-OC43和ZIKV-PR的感染,揭示出胶原稳态与嗜神经病毒易感性之间的反向关系。小RNA谱分析进一步鉴定出一个感染相关的LINC00460–miR-4443调控轴,该调控轴先前主要与癌症相关细胞重塑有关。增加miR-4443改变了星形胶质细胞形态、I型胶原丰度和激活标志物。总之,这些发现将富含胶原的ECM鉴定为星形胶质细胞抗病毒防御的一个活跃组分,并揭示了嗜神经冠状病毒感染、星形胶质细胞重塑与LINC00460–miR-4443轴之间一个先前未被认识的调控联系。

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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