小鼠wt与Nbeal2-/-骨髓来源肥大细胞有无IL-33处理的基因表达分析

该数据集来自 NCBI GEO,包含野生型与 Nbeal2 缺失小鼠骨髓来源肥大细胞(BMMCs)在有无 IL-33 处理条件下的基因表达谱数据,采用高通量测序进行表达谱分析,共 1 个文件

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE225692: Gene expression analysis of murine wt and Nbeal2 -/- bone marrow derived mast cells (BMMCs) w/o IL-33 treatment

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

小鼠wt与Nbeal2-/-骨髓来源肥大细胞有无IL-33处理的基因表达分析

Gene expression analysis of murine wt and Nbeal2 -/- bone marrow derived mast cells (BMMCs) w/o IL-33 treatment

该数据集来自 NCBI GEO,包含野生型与 Nbeal2 缺失小鼠骨髓来源肥大细胞(BMMCs)在有无 IL-33 处理条件下的基因表达谱数据,采用高通量测序进行表达谱分析,共 1 个文件。数据可用于比较 Nbeal2 缺失对肥大细胞转录组的影响,研究 Nbeal2 在蛋白质稳态调控及肥大细胞表型中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Neurobeachin-like 2 (Nbeal2) 蛋白是 BEACH(beige and chediak-higashi)家族成员。人类 NBEAL2 基因的功能缺失突变会导致灰色血小板综合征(GPS),这是一种出血性疾病,特征为巨血小板减少症、脾肿大,以及巨核细胞、血小板、肥大细胞(MCs)、中性粒细胞和 NK 细胞中 α-颗粒的缺乏。我们发现,MCs 中 Nbeal2 缺陷导致对生长因子剥夺的抵抗力增强、c-Kit 和多药耐药蛋白-1(ABCB1)的分布失调,以及促炎性 MC 表型。这些特征由缺陷的蛋白质降解机制引起,导致 RSK 和核糖体蛋白(RPS)的积累。这些数据表明,Nbeal2 通过控制 MCs 中的蛋白质稳态(proteostasis)来防止致癌转化。

【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:GPL24247、10090。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=GSE225692

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 05 202,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

Neurobeachin样蛋白2(Nbeal2)是BEACH(beige and chediak-higashi)家族成员。人类NBEAL2基因的功能缺失突变会导致灰色血小板综合征(GPS)的发生,这是一种出血性疾病,其特征为巨血小板减少症、脾肿大,以及巨核细胞、血小板、肥大细胞(MCs)、中性粒细胞和NK细胞中α颗粒的缺乏。我们发现,MCs中Nbeal2缺陷会导致对生长因子剥夺的抵抗力增强、c-Kit和多药耐药蛋白-1(ABCB1)的分布失调,以及促炎性MC表型。这些特征是由缺陷的蛋白质降解机制引起的,该机制导致RSK和核糖体蛋白(RPS)的积累。这些数据表明,Nbeal2通过控制MCs中的蛋白质稳态(proteostasis)来防止致癌转化。

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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