C57BL/6与BALB/c小鼠肥大细胞蛋白酶差异及链格孢诱导过敏性哮喘中IL-33加工
该数据集来自NCBI GEO(GSE216642),包含C57BL/6与BALB/c小鼠骨髓来源肥大细胞的RNAseq表达谱数据,用于比较两种品系小鼠肥大细胞蛋白酶表达差异及其对IL-33细胞因子切割的影响,并探讨其在链格孢诱导的过敏性哮喘中的作用

基本信息
资源简介
C57BL/6与BALB/c小鼠肥大细胞蛋白酶差异及链格孢诱导过敏性哮喘中IL-33加工
Differential protease content of mast cells in C57BL/6 and BALB/c mice and the processing of IL-33 in Alternaria alternata induced allergic asthma in mice
该数据集来自NCBI GEO(GSE216642),包含C57BL/6与BALB/c小鼠骨髓来源肥大细胞的RNAseq表达谱数据,用于比较两种品系小鼠肥大细胞蛋白酶表达差异及其对IL-33细胞因子切割的影响,并探讨其在链格孢诱导的过敏性哮喘中的作用。数据可用于分析肥大细胞基因表达聚类差异、蛋白酶对IL-33的降解活性以及IL-33加工形式与哮喘表型的关系(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 26 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:近期体外研究强烈提示肥大细胞来源的蛋白酶通过酶切IL-33中央结构域来调节其活性。需要更好地理解肥大细胞蛋白酶在体内对IL-33活性的作用。我们旨在比较C57BL/6和BALB/c小鼠中肥大细胞蛋白酶的表达、它们在IL-33细胞因子切割中的作用以及对过敏性哮喘的贡献。结果:在体外,与C57BL/6小鼠的肥大细胞上清相比,BALB/c小鼠的肥大细胞上清能有效降解全长IL-33蛋白。RNAseq分析表明,来自C57BL/6和BALB/c小鼠的骨髓来源肥大细胞的基因表达谱存在重大差异,显示出两个主要基因簇。在Alt处理的C57BL/6小鼠中,IL-33主要以全长形式存在,而在BALB/c小鼠中,加工后的较短形
【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:GPL24247、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=GSE216642
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:近期体外研究强烈提示,肥大细胞来源的蛋白酶可通过酶切IL-33中央结构域来调控其活性。目前仍需更深入地了解肥大细胞蛋白酶在体内对IL-33活性的作用。本研究旨在比较C57BL/6与BALB/c小鼠中肥大细胞蛋白酶的表达、其在IL-33细胞因子切割中的作用,以及其对过敏性哮喘的贡献。结果:在体外,BALB/c小鼠的肥大细胞上清液能高效降解全长IL-33蛋白,而C57BL/6小鼠的肥大细胞上清液则无此作用。RNAseq分析表明,C57BL/6与BALB/c小鼠骨髓来源肥大细胞的基因表达谱存在显著差异,呈现两个主要基因簇。在Alt处理的C57BL/6小鼠中,IL-33主要以全长形式存在;而在BALB/c小鼠中,加工后的较短形式IL-33更为突出。所观察到的IL-33切割模式与C57BL/6小鼠肺内肥大细胞及其蛋白酶几乎完全缺失相关。
尽管在Alt处理的C57BL/6和BALB/c小鼠中,大多数炎症细胞的增加情况相似,但C57BL/6小鼠支气管肺泡灌洗液中的嗜酸性粒细胞数量及其肺内IL-5蛋白水平显著高于BALB/c小鼠。结论:我们的研究表明,两种受试小鼠品系间肺肥大细胞在数量和蛋白酶含量上存在差异,这影响了IL-33的加工处理及Alt诱导哮喘的炎症结局。我们认为,肥大细胞及其蛋白酶通过IL-33/ST2信号通路限制IL-33的促炎效应,从而在IL-33诱导的肺部炎症中发挥保护作用。
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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