过敏性哮喘小鼠模型中肺嗜酸性粒细胞survivin表达与病理的关联研究2

该数据集来自 NCBI GEO,包含一份 GSE15414 系列矩阵文件,聚焦过敏性哮喘小鼠模型中肺嗜酸性粒细胞 survivin 表达与病理的关联

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL833110090
GSE15414: Expression of survivin in lung eosinophils is associated with pathology in a mouse model of allergic asthma 2

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

过敏性哮喘小鼠模型中肺嗜酸性粒细胞survivin表达与病理的关联研究2

Expression of survivin in lung eosinophils is associated with pathology in a mouse model of allergic asthma 2

该数据集来自 NCBI GEO,包含一份 GSE15414 系列矩阵文件,聚焦过敏性哮喘小鼠模型中肺嗜酸性粒细胞 survivin 表达与病理的关联。研究比较 BALB/c、C57BL/6 与 CBA/Ca 三种小鼠品系在卵清蛋白致敏和激发后的气道病理差异,并用芯片分析肺组织中差异表达基因。数据可用于哮喘易感性相关基因表达模式分析与分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 26 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管人类常暴露于相似的环境刺激,但发生哮喘的倾向差异显著。同样,小鼠品系在实验性哮喘气道病理的易感性上也存在差异。用卵清蛋白(OVA)致敏并气溶胶激发可在 BALB/c 和 C57BL/6 小鼠中诱导嗜酸性粒细胞积聚、黏液产生和气道阻塞。相比之下,CBA/Ca 小鼠表现出相对轻微的病理。在全部三个品系中均检测到过敏原诱导的 IL-4、IL-5、IL-10 和 IFN-g 产生,其中 BALB/c 小鼠产生的 IL-4、IL-5 和 IL-10 水平最高。采用微阵列分析鉴定 OVA 激发后肺组织中差异调控的基因。哮喘易感品系 C57BL/6 和 BALB/c 肺组织中差异调控的基因数分别为 242 和 145,而仅在 r

【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、GPL8331、10090。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=GSE15414

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 18 201,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

尽管人类常暴露于相似的环境刺激,但哮喘易感性存在显著差异。同样,不同品系小鼠在实验性哮喘中对气道病理的易感性也有所不同。用卵清蛋白(OVA)致敏并气溶胶激发后,BALB/c和C57BL/6小鼠出现嗜酸性粒细胞积聚、黏液产生及气道阻塞。相比之下,CBA/Ca小鼠病理表现相对轻微。在三个品系中均检测到过敏原诱导的IL-4、IL-5、IL-10和IFN-γ产生,其中BALB/c小鼠的IL-4、IL-5和IL-10水平最高。采用微阵列分析鉴定OVA激发后肺组织中差异调控的基因。哮喘易感的C57BL/6和BALB/c品系肺内差异调控基因分别为242个和145个,而抗性CBA/Ca品系仅有42个基因差异表达。在C57BL/6小鼠中,转录本富集于黏附分子,这与高水平的嗜酸性粒细胞募集相关。

仅在哮喘易感品系小鼠的肺中差异调节的基因有64个,其中若干基因此前未与哮喘相关联。易感品系中差异调节的许多基因是参与炎症的酶。通过网络分析,发现抗凋亡蛋白survivin的mRNA在过敏原激发后于肺中上调。经支气管肺泡灌洗从BALB/c和C57BL/6小鼠回收的嗜酸性粒细胞中,survivin mRNA和蛋白也呈高水平表达。我们提出,由于survivin低表达导致肺嗜酸性粒细胞快速凋亡,这有助于限制CBA/Ca小鼠的病理变化。尽管常暴露于相似的环境刺激,人类发生哮喘的倾向差异显著。同样,小鼠品系在实验性哮喘中对气道病理的易感性也各不相同。致敏和雾化

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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