PRJNA85169:过敏原诱导的杯状细胞

主题标签为 Transcriptome or Gene expression,表明其包含转录组或基因表达相关数据。该数据可用于研究过敏原诱导杯状细胞增生及哮喘相关气道重塑的基因表达特征,支持呼吸系统疾病机制探索与生物标志物分析(来源 NCBI)

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA85169: Allergen-induced goblet cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA85169:过敏原诱导的杯状细胞

PRJNA85169: Allergen-induced goblet cells 是 NCBI BioProject 数据库中的一个小鼠(Mus musculus)项目记录,编号为 85169。该项目围绕过敏原诱导杯状细胞这一生物学主题组织数据,主题标签为 Transcriptome or Gene expression,表明其汇集的是转录组或基因表达层面的数据。按照本站分类,该数据集归入呼吸系统疾病 / 哮喘方向,可用于考察过敏原刺激下杯状细胞增生及哮喘相关气道重塑的基因表达特征,为呼吸系统疾病的机制探索和生物标志物分析提供数据支持。以下从背景、内容、来源、用途、方法、局限及引用等方面对该数据集作进一步介绍。

【数据集背景】

该数据集来源于 NCBI 的 BioProject 体系。BioProject 是围绕某一项研究计划而汇集生物数据的记录,这些数据来自单一机构或某个联合体;每条 BioProject 记录为用户提供一个统一入口,用以查找该项目所产生的多种类型数据。PRJNA85169 即是这样一条项目记录,其研究对象为小鼠,项目名称指向过敏原诱导的杯状细胞。杯状细胞是气道黏膜中分泌黏蛋白的细胞类型,在过敏原刺激下可发生增生,这一过程与哮喘等呼吸系统疾病中的气道重塑密切相关。该数据集因此处于过敏性疾病与呼吸系统疾病研究的交叉位置,本站将其归入呼吸系统疾病 / 哮喘分类之下。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Transcriptome or Gene expression,说明其内容属于转录组或基因表达相关数据。围绕过敏原诱导杯状细胞这一主题,这些数据可用于刻画过敏原作用下杯状细胞增生及相关气道重塑过程中的基因表达特征。数据的具体样本数量、测序平台、文件格式与数据规模等信息,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,源站标题为 Mus musculus (ID 85169) - BioProject - NCBI,表明其记录于 NCBI 的 BioProject 数据库,物种为小鼠。项目所属机构、联合体信息、样本采集与处理流程、实验设计细节等,源站未提供。

【适用场景】

依据其主题标签与分类,该数据集适用于转录组或基因表达层面的分析,可用于研究过敏原诱导杯状细胞增生的基因表达特征,支持哮喘相关气道重塑的机制探索,并可为呼吸系统疾病的生物标志物分析提供数据基础。具体可开展的分析类型与分析流程,源站未提供。

【使用方法】

该数据集通过 NCBI BioProject 记录提供统一入口,用户可经由该记录查找项目所关联的多种类型数据。具体的下载方式、数据访问链接、分析工具与处理步骤,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 BioProject 项目记录,其作用在于汇集与索引项目相关数据,而非直接提供经过统一处理的分析结果。数据质量评估指标、质控信息、样本量、批次信息及已知偏差等,源站未提供。使用时应注意项目记录与具体数据文件之间的区别。

【引用与许可】

该数据集来自 NCBI BioProject,源站标题为 Mus musculus (ID 85169) - BioProject - NCBI。具体的引用格式、许可条款与使用限制,源站未提供。

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    • 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

气道中大量杯状细胞是哮喘气道黏液阻塞特征的重要原因。过敏原激发的小鼠在气道表面上皮内表现出杯状细胞的强烈表达。本研究通过对IL-13暴露的小鼠气道进行时间分析,以阐明导致气道上皮细胞向杯状细胞分化的途径。关键词:其他

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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