电磁暴露改变人Schwann细胞运动性及听力损失相关基因转录组谱

源站描述显示,研究获取并表征了人Schwann细胞,发现电磁场影响其增殖、迁移和转录组谱,运动蛋白表达升高而细胞间黏附蛋白表达降低

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基因组回归GPL185739606
GSE322769: Electromagnetic exposure changes human Schwann cells motility and transcriptomic profile of hearing-loss related genes

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

电磁暴露改变人Schwann细胞运动性及听力损失相关基因转录组谱

Electromagnetic exposure changes human Schwann cells motility and transcriptomic profile of hearing-loss related genes

该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE322769_series_matrix.txt.gz),聚焦电磁场暴露对人Schwann细胞的影响。源站描述显示,研究获取并表征了人Schwann细胞,发现电磁场影响其增殖、迁移和转录组谱,运动蛋白表达升高而细胞间黏附蛋白表达降低。数据可用于分析电磁暴露下听力损失相关基因的表达变化及细胞运动性改变,为研究前庭神经鞘瘤等耳及乳突疾病的潜在机制提供转录组层面的支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Schwann细胞(SCs)是周围神经系统的胶质细胞,在损伤和肿瘤转化等生理病理条件下具有功能可塑性。有趣的是,人SCs似乎与其他物种不同地发育、成熟并响应环境挑战。近期,人们对环境电磁场(EMF)的扩大及前庭神经鞘瘤(VS)发病率上升产生担忧。我们此前证明SCs通过获得易发生肿瘤转化的状态来响应EMF。然而,这种转化对物种(啮齿类与人)的生物依赖性值得澄清。在此,我们获取并表征了人SCs,显示EMF影响增殖、迁移和转录组谱。运动蛋白的表达增加,而细胞间黏附蛋白的表达减少。功能簇

【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:GPL18573、9606。本站分类:耳及乳突疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE322769

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 14 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE322769

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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

施万细胞(SCs)是周围神经系统的胶质细胞,在生理-病理条件下(如损伤和肿瘤转化)具有功能可塑性。有趣的是,人类施万细胞在发育、成熟以及对环境挑战的响应方面似乎与其他物种不同。近年来,人们日益关注环境电磁场(EMF)的扩展与前庭神经鞘瘤(VS)发病率上升之间的关系。我们此前已证明,施万细胞对电磁场作出响应,进入一种易于发生肿瘤转化的状态。然而,这种转化对物种(啮齿类与人类)的生物依赖性值得进一步阐明。在本研究中,我们获取并表征了人类施万细胞,结果表明电磁场影响其增殖、迁移和转录组谱。运动相关蛋白的表达增加,而细胞间黏附蛋白的表达减少。差异表达基因的功能聚类与听力损失相关基因相匹配。总之,我们深入揭示了慢性电磁场对人类施万细胞的影响,强调了其在VS发病中的潜在作用。

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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