JEV感染SH-SY5Y细胞后的全转录组分析

研究聚焦于神经嗜性病毒JEV感染引发的神经元死亡与神经炎症,通过全转录组测序鉴定出JEV诱导的lncRNA JINR1,并揭示NF-κB触发其表达、JINR1抑制miR-216-5p进而影响GRP78、c-JUN及病毒基因组等机制

geo
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基因组分类GPL167919606
GSE221680: Whole transcriptome analysis after JEV infection in SH-SY5Y

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

JEV感染SH-SY5Y细胞后的全转录组分析

Whole transcriptome analysis after JEV infection in SH-SY5Y

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE221680,对JEV感染SH-SY5Y神经细胞后的全转录组进行测序分析,包含1个文件GSE221680_series_matrix.txt.gz。研究聚焦于神经嗜性病毒JEV感染引发的神经元死亡与神经炎症,通过全转录组测序鉴定出JEV诱导的lncRNA JINR1,并揭示NF-κB触发其表达、JINR1抑制miR-216-5p进而影响GRP78、c-JUN及病毒基因组等机制。数据可用于研究JEV感染相关的lncRNA调控、内质网应激与神经炎症基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经嗜性病毒日本脑炎病毒(JEV)感染的特征是严重的神经元细胞死亡和神经炎症。长链非编码RNA(lncRNA)是多种生物过程中的关键调控因子,包括病毒致病机制。我们使用全转录组测序来鉴定一种在神经元细胞中JEV感染后诱导的lncRNA JINR1(JEV诱导的非编码RNA 1)。转录因子NF-κB在JEV感染期间触发JINR-1表达。JINR-1缺失会损害病毒复制,并减少JEV诱导的神经元细胞死亡以及参与内质网应激和神经炎症的基因表达。机制上,JINR1抑制miR-216-5p的表达,而miR-216-5p抑制宿主因子GRP78和c-JUN以及病毒基因组。与其作为促病毒宿主因子的作用一致,JINR1与RBM10和NF-κB相互作用,以促进参与内质网的基因表达

【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:GPL16791、9606。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE221680

【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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    • 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

嗜神经病毒日本脑炎病毒(JEV)感染的特征是严重的神经元细胞死亡和神经炎症。长链非编码RNA(lncRNA)是多种生物过程中的关键调控因子,包括病毒致病机制。我们利用全转录组测序鉴定出一种在JEV感染神经元细胞后诱导表达的lncRNA——JINR1(JEV诱导的非编码RNA 1)。在JEV感染过程中,转录因子NF-κB触发JINR-1的表达。JINR-1缺失会损害病毒复制,并减少JEV诱导的神经元细胞死亡以及参与内质网应激和神经炎症的基因表达。在机制上,JINR1抑制miR-216-5p的表达,而miR-216-5p可抑制宿主因子GRP78和c-JUN以及病毒基因组。与其作为促病毒宿主因子的作用一致,JINR1与RBM10和NF-κB相互作用,以促进参与内质网应激和神经炎症的基因表达。我们的结果提示JINR-1在促进JEV诱导的细胞死亡和神经炎症中发挥作用。

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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