CEBPD对气道平滑肌糖皮质激素反应的影响

该数据集来自NCBI GEO,聚焦CEBPD在气道平滑肌糖皮质激素反应中的作用。研究基于既往发现——糖皮质激素暴露可上调气道平滑肌中CEBPD表达,通过敲低实验探究CEBPD对糖皮质激素诱导的气道平滑肌转录组反应的影响

geo
浏览 3
基因组预测GPL167919606
GSE146017: Influence of CEBPD on Glucocorticoid Response in Airway Smooth Muscle

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

CEBPD对气道平滑肌糖皮质激素反应的影响

Influence of CEBPD on Glucocorticoid Response in Airway Smooth Muscle

该数据集来自NCBI GEO,聚焦CEBPD在气道平滑肌糖皮质激素反应中的作用。研究基于既往发现——糖皮质激素暴露可上调气道平滑肌中CEBPD表达,通过敲低实验探究CEBPD对糖皮质激素诱导的气道平滑肌转录组反应的影响。数据采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人(9606),平台为GPL16791,共1个文件,可用于研究哮喘等呼吸系统疾病中糖皮质激素反应相关的转录调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CCAAT/增强子结合蛋白D(CEBPD)是一种调节免疫和炎症反应相关基因的转录因子。基于我们之前的观察——糖皮质激素暴露后气道平滑肌(ASM)中CEBPD表达增加,我们试图通过敲低实验更好地理解其在ASM对糖皮质激素的转录组反应中的作用。

【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:GPL16791、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=GSE146017

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 03 202,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE146017

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  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。

数据说明

CCAAT/增强子结合蛋白D(CEBPD)是一种转录因子,调控参与免疫和炎症反应的基因。基于我们此前的观察——即糖皮质激素暴露可增加气道平滑肌(ASM)中CEBPD的表达,我们通过敲低实验试图进一步了解其在ASM对糖皮质激素转录组反应中的作用。来自四名非哮喘供者的原代人气道平滑肌(ASM)细胞使用RNAiMax转染25pmol的非靶向对照siRNA或siCEBPD SMARTpool。转染三天后,细胞分别用100nM布地奈德、10ng/ml TNF-α或两者联合处理18小时。使用Kapa mRNA HyperPrep Illumina文库试剂盒制备RNA-Seq文库。使用Illumina HiSeq 2500仪器生成125碱基对的双端读长。使用STAR将测序读长比对至hg38参考基因组,并使用HTSeq定量转录本水平。使用DESeq2进行差异表达分析。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案