PM10诱导气道炎症与纤维化及几丁质酶-1抑制调控数据集
该数据集来自 NCBI GEO(GSE222111),包含 PM10 和/或 OVA 诱导的小鼠气道炎症与纤维化模型的表达谱数据,采用高通量测序技术,涉及 GPL24247 平台

基本信息
资源简介
PM10诱导气道炎症与纤维化及几丁质酶-1抑制调控数据集
Particulate Matter10-induced airway inflammation and fibrosis can be regulated by chitinase-1 suppression
该数据集来自 NCBI GEO(GSE222111),包含 PM10 和/或 OVA 诱导的小鼠气道炎症与纤维化模型的表达谱数据,采用高通量测序技术,涉及 GPL24247 平台。数据可用于研究几丁质酶-1 抑制剂 CPX 和地塞米松对气道高反应性、炎症和纤维化的调控作用,以及相关 mRNA 表达变化和 JAK-STAT 等哮喘相关通路,为呼吸系统疾病尤其是哮喘的机制研究提供支持(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 04 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):颗粒物10(PM10)可诱导气道炎症和纤维化。最近已知几丁质酶-1在炎症和纤维化中具有关键作用。我们旨在研究几丁质酶-1抑制剂在PM10处理的小鼠模型中的作用。PM10和/或OVA诱导的气道炎症和纤维化小鼠模型已良好建立。CPX和地塞米松改善了PM10或PM10/OVA诱导的气道高反应性、气道炎症和纤维化。CPX和地塞米松还降低了肺匀浆中包括几丁质酶-1在内的多种炎症标志物的水平。PM10和OVA也诱导了mRNA表达的极大变化。CPX和地塞米松降低了mRNA表达水平,尤其是与炎症和免疫调节相关的。它们还显著调节了哮喘及哮喘相关通路,包括JACK-STAT信号通路。通过CPX抑制几丁质酶-1可以
【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=GSE222111
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 08 202,引用时请注意版本时效。
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=GSE222111
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
颗粒物10(PM10)可诱导气道炎症和纤维化。几丁质酶-1近期被发现其在炎症和纤维化中具有关键作用。本研究旨在探讨几丁质酶-1抑制剂在PM10处理的小鼠模型中的作用。我们成功建立了PM10和/或OVA诱导的气道炎症和纤维化小鼠模型。CPX和地塞米松改善了PM10或PM10/OVA诱导的气道高反应性、气道炎症和纤维化。CPX和地塞米松还降低了肺匀浆中多种炎症标志物的水平,包括几丁质酶-1。PM10和OVA还诱导了mRNA表达的显著变化。CPX和地塞米松降低了mRNA表达水平,尤其是与炎症和免疫调节相关的mRNA。它们还显著调控了哮喘及哮喘相关通路,包括JACK-STAT信号通路。CPX对几丁质酶-1的抑制可通过多种信号通路调控PM10诱导及加重的气道炎症和纤维化。
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
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。




