气液界面共培养鼻病毒感染下支气管上皮细胞与Th17细胞基因表达

该数据集来自儿童哮喘患者的支气管上皮细胞(BECs),经气液界面培养分化为类器官型上皮,并与健康供体Th17淋巴细胞共培养4天,随后进行人鼻病毒-16(RV-16)感染,48小时后收获RNA

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基因组回归FOS: Medical and health sciencesAsthmaEpithelial cellsImmune cellsRNA sequencing
Bronchial epithelial cell and Th17 cell gene expression in air-liquid interface co-culture with rhinovirus infection

基本信息

模态
基因组
大小
0.019929828 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12
版本
7

资源简介

气液界面共培养鼻病毒感染下支气管上皮细胞与Th17细胞基因表达

Bronchial epithelial cell and Th17 cell gene expression in air-liquid interface co-culture with rhinovirus infection

该数据集来自儿童哮喘患者的支气管上皮细胞(BECs),经气液界面培养分化为类器官型上皮,并与健康供体Th17淋巴细胞共培养4天,随后进行人鼻病毒-16(RV-16)感染,48小时后收获RNA。研究对BECs和Th17细胞进行RNA测序及WGCNA分析,识别受Th17预处理或RV-16感染影响的基因表达模块,并将基因表达与病毒拷贝数和分泌蛋白水平进行关联。数据可用于探索哮喘背景下上皮-免疫细胞互作及鼻病毒感染应答的分子机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):来自哮喘儿童的支气管上皮细胞(BECs)在经IRB批准的研究中获得,并分化为类器官型上皮,在与健康供体Th17淋巴细胞共培养4天进行预处理,随后进行顶端感染人鼻病毒-16(RV-16),48小时后收获RNA。进行RNA测序及WGCNA分析,以识别BECs或Th17细胞中受Th17预处理或RV-16感染改变的基因表达模块。基因表达与病毒拷贝数及分泌蛋白水平进行关联。

【主题与分类】

主题标签:Asthma、Epithelial cells、Immune cells、RNA sequencing。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.7d7wm388h

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.7d7wm388h

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据集大小约 19.9 MB。

数据说明

在经IRB批准的研究中获取哮喘儿童的支气管上皮细胞(BECs),将其分化为器官型上皮,并通过与健康供体Th17淋巴细胞共培养4天进行预处理,随后在顶端感染人鼻病毒-16(RV-16),48小时后收获RNA。采用WGCNA分析进行RNA测序,以鉴定BECs或Th17细胞中由Th17预处理或RV-16感染改变的基因表达模块。基因表达与病毒拷贝数及分泌蛋白水平进行相关性分析。

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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