暴露于scrapie的绵羊间充质干细胞来源神经元样细胞的转录组分析

该数据集为GSE287683,来自ncbi.nlm.nih.gov,包含1个文件(GSE287683_series_matrix.txt.gz),是对暴露于scrapie脑提取物的绵羊间充质干细胞来源神经元样细胞进行RNA测序转录组分析的数据

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基因组分类GPL277219940
GSE287683: Transcriptomic profiling of ovine mesenchymal stem cell-derived neuron-like cells exposed to scrapie

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

暴露于scrapie的绵羊间充质干细胞来源神经元样细胞的转录组分析

Transcriptomic profiling of ovine mesenchymal stem cell-derived neuron-like cells exposed to scrapie

该数据集为GSE287683,来自ncbi.nlm.nih.gov,包含1个文件(GSE287683_series_matrix.txt.gz),是对暴露于scrapie脑提取物的绵羊间充质干细胞来源神经元样细胞进行RNA测序转录组分析的数据。细胞在神经分化后分为三种培养条件(接种scrapie感染羊脑提取物、健康羊脑提取物及无接种物的神经培养条件),并在接种后2天和4天两个时间点分析。数据可用于识别与prion病理相关的基因和通路,评估细胞对scrapie prions的分子响应,支持prion疾病及神经退行性疾病的机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在prion疾病和其他神经退行性疾病中,转录组技术是研究细胞内病理过程的有用方法,能够识别与这些疾病相关的改变基因和通路。在本工作中,对暴露于scrapie脑提取物的绵羊间充质干细胞来源神经元样细胞进行了RNA测序转录组分析,以识别可能与prion病理相关的机制和基因,并评估这些细胞对scrapie prions的分子响应。神经分化后,细胞在三种不同条件下培养(接种scrapie感染羊的脑提取物、接种健康羊的脑提取物以及在无接种物的神经培养条件下),并在两个暴露时间点进行分析:接种后2天和4天(dpi)。在最早暴露

【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:GPL27721、9940。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=GSE287683

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 14 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

在朊病毒病和其他神经退行性疾病中,转录组学技术是研究细胞内病理过程的有效方法,能够识别与这些疾病相关的改变基因和通路。在本研究中,对暴露于痒病脑提取物的绵羊间充质干细胞来源的神经元样细胞进行了RNA测序转录组分析,以识别与朊病毒病理相关的可能机制和基因,并评估这些细胞对痒病朊病毒的分子反应。在神经源性分化后,细胞在三种不同条件下培养(接种痒病感染羊的脑提取物、接种健康羊的脑提取物以及在无接种物的神经源性条件下培养),并在两个暴露时间点进行分析:接种后2天和4天(dpi)。在最早暴露时间点(2 dpi),两组接种细胞对脑提取物表现出相似的急性反应,与未接种细胞相比,显示出共同的差异表达基因(DEGs)以及与氧化磷酸化和神经退行性变相关的富集通路。

此外,与接种正常脑匀浆的细胞相比,在暴露于痒病因子后的神经元样细胞中也鉴定出了差异表达基因(DEGs)。在这些DEGs中,选取了八个基因通过RT-qPCR扩增对RNA测序分析进行验证。其中七个基因在痒病处理的细胞中显示出显著的表达变化,且其中四个基因(ZFP36L2、AK4、CYP1B1和CHAC1)的功能可能与朊病毒病理相关。这些结果表明,绵羊神经元样细胞可作为研究朊病毒病分子机制以及发现潜在生物标志物和治疗靶点的有用细胞模型。

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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