抗坏血酸2-葡萄糖苷(AA2G)处理与非处理人胚胎干细胞转录组数据

该数据集来自 NCBI GEO,包含抗坏血酸2-葡萄糖苷(AA2G)处理与非处理人胚胎干细胞的转录组表达谱数据,共 1 个文件(GSE106183_series_matrix.txt.gz),采用芯片表达谱平台 GPL16686,物种为人(9606)

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL166869606
GSE106183: Transcriptome data from ascorbic acid 2-glucose (AA2G) treated human embryonic stem cell vs. non treated human embryonic stem cell

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

抗坏血酸2-葡萄糖苷(AA2G)处理与非处理人胚胎干细胞转录组数据

Transcriptome data from ascorbic acid 2-glucose (AA2G) treated human embryonic stem cell vs. non treated human embryonic stem cell

该数据集来自 NCBI GEO,包含抗坏血酸2-葡萄糖苷(AA2G)处理与非处理人胚胎干细胞的转录组表达谱数据,共 1 个文件(GSE106183_series_matrix.txt.gz),采用芯片表达谱平台 GPL16686,物种为人(9606)。数据可用于比较 AA2G 处理前后人胚胎干细胞的基因表达差异,探索 AA2G 稳定维持干细胞原始状态的分子机制,并支持干细胞状态相关分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 25 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):干细胞(SCs)处于特定微环境中的幼稚或原始状态不稳定,难以在体外稳定维持。维生素C(VitC)不仅能抑制氧自由基,还通过多种机制对原始干细胞功能发挥多效性作用。然而,其易氧化带来的不稳定性和不利的细胞毒性是其可靠应用的关键缺陷。在此,我们展示了一种VitC衍生物——抗坏血酸2-葡萄糖苷(AA2G),无细胞毒性,可稳定诱导胚胎干细胞(ESCs)、诱导性多能干细胞(iPSCs)和间充质干细胞(MSCs)的幼稚或原始状态。AA2G补充重现了VitC的已知机制,包括在小鼠ESCs中促进TET依赖的DNA去甲基化或在iPSCs生成中抑制p53。特别是,cAMP反应元件结合蛋白-1(CREB1)通路的激活普遍参与AA2G

【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:Expression profiling by array、GPL16686、9606。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE106183

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 28 202,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

处于特定微环境中的干细胞(SCs)的幼稚或原始状态不稳定,难以在体外稳定维持。维生素C(VitC)不仅能清除氧自由基,还通过多种机制对原始干细胞功能发挥多效性作用。然而,其易氧化导致的不稳定性和不利的细胞毒性是其可靠应用的关键缺陷。在此,我们展示了一种VitC衍生物——抗坏血酸2-葡萄糖苷(AA2G),无细胞毒性,能稳定诱导胚胎干细胞(ESCs)、诱导多能干细胞(iPSCs)和间充质干细胞(MSCs)的幼稚或原始状态。AA2G补充再现了VitC的已知机制,包括在鼠ESCs中促进TET依赖性DNA去甲基化或在iPSCs生成中抑制p53。特别地,cAMP反应元件结合蛋白-1(CREB1)通路的激活普遍参与了AA2G对ESCs、iPSCs和MSCs的作用效力。重要的是,以AA2G补充维持的MSCs通过增强其自我更新、抗炎和植入能力,提高了哮喘小鼠模型的治疗 outcomes。

因此,本研究表明,AA2G补充剂应具有广泛的实用性,能够为多种干细胞提供支持其保持naïve多能性或原始状态的环境,这对干细胞的发育潜能及治疗应用的有效性具有关键影响。

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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