姜黄素改变PRV感染BV2细胞表型的RNA-seq研究

研究对三组BV2细胞进行Illumina测序,包括正常对照、PRV感染组及PRV感染后姜黄素处理组,每组三个重复。数据可用于分析差异表达基因,探索姜黄素干预PRV感染BV2细胞表型转化的分子机制,并关联神经系统疾病与阿尔茨海默病研究(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL1702110090
GSE201985: RNA-seq study of curcumin transforming phenotype of PRV-infected BV2 cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

姜黄素改变PRV感染BV2细胞表型的RNA-seq研究

RNA-seq study of curcumin transforming phenotype of PRV-infected BV2 cells

该数据集来自NCBI GEO,标题为姜黄素改变PRV感染BV2细胞表型的RNA-seq研究,包含1个文件GSE201985_series_matrix.txt.gz。研究对三组BV2细胞进行Illumina测序,包括正常对照、PRV感染组及PRV感染后姜黄素处理组,每组三个重复。数据可用于分析差异表达基因,探索姜黄素干预PRV感染BV2细胞表型转化的分子机制,并关联神经系统疾病与阿尔茨海默病研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:下一代测序(NGS)已彻底改变基于系统的细胞通路分析。本研究旨在感染差异表达基因,以分析姜黄素转化的PRV对BV2表型的影响,并预测参与表型转化的可能分子机制。方法:采用Illumina测序平台对三个处理组的BV2细胞进行测序,获得BV2细胞的三份重复mRNA图谱。细胞分为对照组:正常BV2细胞培养48小时;PRV感染组:BV2细胞以1.66×106TCID50 PRV感染48小时;CUR处理组:BV2细胞以1.66×106TCID50 PRV感染24小时后,再用20μM CUR处理24小时。结果:PRV组与CON组的差异表达基因数量为306个,包括242个生物学显著上调基因和64个生物学

【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:GPL17021、10090。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE201985

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 04 202,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
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数据说明

目的:下一代测序(NGS)彻底改变了基于系统的细胞通路分析。本研究旨在感染经姜黄素转化的PRV后BV2表型的差异表达基因,并预测参与表型转化的可能分子机制。方法:采用Illumina测序平台对三个处理组的BV2细胞进行测序,获得BV2细胞的三份重复mRNA图谱。细胞分为对照组:正常BV2细胞培养48小时;PRV感染组:BV2细胞感染1.66×10⁶TCID50 PRV 48小时;CUR处理组:BV2细胞感染1.66×10⁶TCID50 PRV 24小时后,再用20μM CUR处理24小时。结果:PRV组与CON组的差异表达基因数量为306个,其中生物学显著上调基因242个,生物学显著下调基因64个。PRV+CUR组与PRV组的差异表达基因数量为5073个,其中生物学显著上调基因2661个,生物学显著下调基因2412个。

与CON组相比,PRV+CUR组共发现1785个差异表达基因,其中788个具有生物学意义的上调基因和997个具有生物学意义的下调基因。结论:对不同表型BV2细胞在PRV感染及CUR处理后的转录组特征和差异表达基因进行生物信息学分析显示,糖酵解、氧化磷酸化、阿尔茨海默病及脂肪酸合成通路可能参与BV2细胞活化为M1型的过程。糖酵解、糖异生、胰岛素信号通路、NF-κB通路、AMPK通路、氧化磷酸化及脂肪酸合成可能参与PRV感染的BV2细胞经CUR处理后的表型转化。其中,AMPK可能通过调控该转化过程影响表型转化。

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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