MicroRNA-1在急性肺损伤中保护内皮
该数据集来自NCBI GEO,包含GSE239928系列矩阵文件,聚焦急性肺损伤(ALI)与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)中肺内皮功能障碍

基本信息
资源简介
MicroRNA-1在急性肺损伤中保护内皮
MicroRNA-1 protects the endothelium in acute lung injury
该数据集来自NCBI GEO,包含GSE239928系列矩阵文件,聚焦急性肺损伤(ALI)与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)中肺内皮功能障碍。研究显示VEGF调控的microRNA-1(miR-1)在急性损伤后肺内皮中水平降低,肺内皮细胞特异性过表达miR-1可在小鼠和人模型中保护肺免受细胞死亡和屏障功能障碍,并提高肺炎诱导ALI后小鼠的存活率。数据可用于分析miR-1在损伤背景下对凋亡、坏死性凋亡及毛细血管渗漏的调控作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):急性肺损伤(ALI)及其最严重形式急性呼吸窘迫综合征(ARDS)会导致肺部严重的内皮功能障碍,且ARDS中血管内皮生长因子(VEGF)升高。我们发现,一种受VEGF调控的microRNA——microRNA-1(miR-1)的水平在急性损伤后的肺内皮中降低。肺内皮细胞(EC)特异性过表达miR-1可在小鼠和人模型中保护肺免受细胞死亡和屏障功能障碍,并提高肺炎诱导的ALI后小鼠的存活率。MiR-1在肺及其他类型的内皮细胞中具有内在保护作用;它抑制凋亡和坏死性凋亡通路,并通过保护黏附连接和紧密连接减少毛细血管渗漏。比较基因表达分析和RISC招募试验确定了损伤背景下miR-1的靶点,包括磷酸二酯
【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:Other、GPL16791、9606。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE239928
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 11 202,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=GSE239928
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
急性肺损伤(ALI)及其最严重的形式——急性呼吸窘迫综合征(ARDS),会导致肺部严重的内皮功能障碍,且ARDS患者体内血管内皮生长因子(VEGF)水平升高。我们发现,受VEGF调控的一种微小RNA——microRNA-1(miR-1)的水平在急性损伤后的肺内皮中降低。在肺内皮细胞(EC)特异性过表达miR-1可在小鼠和人类模型中保护肺免受细胞死亡和屏障功能障碍的影响,并提高肺炎诱导的ALI后小鼠的存活率。MiR-1对肺内皮细胞及其他类型的内皮细胞具有内在的保护作用;它抑制凋亡和坏死性凋亡通路,并通过保护黏附连接和紧密连接来减少毛细血管渗漏。比较基因表达分析和RISC招募实验鉴定了损伤背景下miR-1的靶点,包括磷酸二酯酶5A(PDE5A)、血管生成素-2(ANGPT2)、激酶抑制因子Ras 3连接增强子(CNKSR3)和TNFα诱导蛋白2(TNFAIP2)。
我们在小鼠和人类内皮细胞中验证了miR-1对ANGPT2的调控作用,并在一个包含119名患者的肺炎队列中发现,miR-1与ANGPT2呈负相关。这些发现揭示了miR-1作为内皮细胞对急性损伤反应的新型细胞保护性协调因子的作用,具有预后和治疗潜力。
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。




