MCPyV阴性及阳性Merkel细胞系来源外泌体microRNA表达谱比较分析复现数据
可用于比较两类细胞系外泌体 microRNA 的表达谱差异,识别差异表达 microRNA,并支持 Merkel 细胞癌相关机制与标志物研究(来源 DOI 解析)

基本信息
资源简介
MCPyV阴性及阳性Merkel细胞系来源外泌体microRNA表达谱比较分析复现数据
Replication Data for: Comparative analysis of microRNA expression profiles of exosomes derived from polyomavirus-negative and –positive Merkel cell lines by next generation sequencing
该数据集来自 DataverseNO,由 Konstantinell, Aelita Gloria Virginia 于 2019 年发布,属于肿瘤/皮肤癌领域。数据围绕 MCPyV 阴性与阳性 Merkel 细胞系来源外泌体的 microRNA 表达差异,基于 next generation sequencing 获得。可用于比较两类细胞系外泌体 microRNA 的表达谱差异,识别差异表达 microRNA,并支持 Merkel 细胞癌相关机制与标志物研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集涉及 MCPyV 阴性与阳性 MCC 细胞系之间差异表达的外泌体 microRNA。
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Merkel cell carcinoma、Merkel cell carcinoma cell lines、exosomal microRNA、Merkel cell polyomavirus、microRNA。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.no/citation?persistentId=doi:10.18710/BDMYIK
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源站:https://doi.org/10.18710/BDMYIK
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集涉及MCPyV阴性与阳性MCC细胞系间差异表达的外泌体microRNA。摘要:microRNA(miRNA)是一类小型非编码RNA,通过与信使RNA(mRNA)相互作用,在基因表达的转录后调控中发挥作用。近年来,已积累证据表明细胞miRNA存在于细胞外人体体液中,如血清、血浆、唾液和尿液。此外,miRNA也存在于诸如外泌体等膜结合囊泡中。它们参与关键生物学过程,并在包括癌症和感染在内的多种疾病中失调。尽管对外泌体miRNA的作用了解甚少,但已证明病毒感染细胞分泌的miRNA可转移至未感染的受体细胞并在其中发挥作用,从而有助于传播病毒的致病特性。默克尔细胞癌(MCC)是一种起源于神经内分泌的皮肤癌。显著风险因素包括紫外线暴露和整合的默克尔细胞多瘤病毒(MCPyV)基因组的存在。
在这项工作中,我们对MCPyV阴性(MCC13和MCC26)和阳性MCC(MKL1和MKL2)细胞系的外泌体miRNA进行了测序。总共鉴定出519个外泌体miRNA在病毒阴性和病毒阳性细胞系之间差异表达,并选取了8个外泌体miRNA,通过qRT-PCR在健康供者和MCC患者的外泌体血清/血浆中进行验证。利用ExoCarta、TargetScan和miRTarBase数据库预测miR-222-3p的靶基因,以了解外泌体miR-222-3p在健康和疾病中的影响。结果显示,miR-222-3p存在于Merkel细胞癌细胞培养的外泌体、健康供者血清和MCC患者血浆中。测序结果表明,miR-222-3p在病毒阴性MCC细胞产生的外泌体中比在病毒阳性MCC细胞系分泌的外泌体中更为丰富。qRT-PCR验证证实了这一发现——
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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