HSV-1感染人脑类器官与胰腺干细胞胰岛驱动阿尔茨海默病及自身免疫病相关转录本
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE272361_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱数据,研究单纯疱疹病毒1型(HSV-1)感染人脑类器官解离细胞与干细胞来源胰腺胰岛后的转录组变化,并涉及抗病毒药物阿昔洛韦(ACV)处理

基本信息
资源简介
HSV-1感染人脑类器官与胰腺干细胞胰岛驱动阿尔茨海默病及自身免疫病相关转录本
Herpes simplex virus 1 infection of human brain organoids and pancreatic stem cell-islets drives transcripts associated with Alzheimer’s disease and autoimmune diseases
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE272361_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱数据,研究单纯疱疹病毒1型(HSV-1)感染人脑类器官解离细胞与干细胞来源胰腺胰岛后的转录组变化,并涉及抗病毒药物阿昔洛韦(ACV)处理。数据可用于分析HSV-1感染引发的差异表达基因,探索其与阿尔茨海默病及1型糖尿病等自身免疫病的潜在关联,为炎症相关疾病机制研究提供转录组层面的参考(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 16 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒感染导致炎症已被认为与阿尔茨海默病(AD)和1型糖尿病(T1D)等几种常见疾病有关。值得注意的是,单纯疱疹病毒1型(HSV-1)已被报道与AD相关。我们试图鉴定HSV-1感染以及抗病毒药物(阿昔洛韦,ACV)治疗HSV-1感染后,人脑类器官解离细胞(dcOrgs)与干细胞来源胰腺胰岛(sc-islets)中的转录组变化,以获取HSV-1诱导的炎症在AD和T1D中相关性的潜在生物学见解。我们观察到,HSV-1感染的sc-islets中的差异表达基因(DEGs)富集于与多种自身免疫病相关的基因,最显著的是T1D,但也包括类风湿性关节炎、银屑病、克罗恩病和多发性硬化症,而HSV-1感染的dcOrgs中的DEGs则独家
【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: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=GSE272361
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 03 202,引用时请注意版本时效。
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
病毒感染引发的炎症与多种常见疾病相关,如阿尔茨海默病(AD)和1型糖尿病(T1D)。值得注意的是,已有报道显示单纯疱疹病毒1型(HSV-1)与AD存在关联。我们试图鉴定HSV-1感染以及抗病毒药物(阿昔洛韦,ACV)治疗HSV-1感染后,在人脑类器官解离细胞(dcOrgs)与干细胞来源的胰岛(sc-islets)中引起的转录组变化,以期获得关于HSV-1诱导的炎症在AD和T1D中相关性的潜在生物学见解。我们观察到,HSV-1感染的sc-islets中的差异表达基因(DEGs)富集于与多种自身免疫性疾病相关的基因,其中最显著的是T1D,但也包括类风湿性关节炎、银屑病、克罗恩病和多发性硬化症,而HSV-1感染的dcOrgs中的DEGs则仅富集于与AD相关的基因。ACV治疗sc-islets并未挽救自身免疫性疾病相关基因的转录表达。
最后,我们鉴定出在dcOrgs和sc-islets病毒处理中共同或独有的差异表达基因(DEGs)所富集的基因本体类别,例如涉及转移酶复合体、线粒体和自噬功能的类别。总体而言,这些研究为理解AD和T1D中炎症的分子效应提供了见解。
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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