WT与Polg R292C/R292C小鼠气管滴注铜绿假单胞菌六小时后肺部转录组分析

该数据集来自 NCBI,属于呼吸系统疾病/肺炎分类,主题为转录组或基因表达。数据比较了野生型小鼠与聚合酶 gamma(Polg)相关线粒体疾病模型(Polg R292C/R292C)小鼠在气管滴注铜绿假单胞菌六小时后的肺部转录组变化

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1250470: Transcriptomic analysis of WT and Polg R292C/R292C lungs six hours after intratrachael instillation of Pseudomonas aeruginosa

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

WT与Polg R292C/R292C小鼠气管滴注铜绿假单胞菌六小时后肺部转录组分析

该数据集来自 NCBI,属于呼吸系统疾病/肺炎分类,主题为转录组或基因表达。数据比较了野生型小鼠与聚合酶 gamma(Polg)相关线粒体疾病模型(Polg R292C/R292C)小鼠在气管滴注铜绿假单胞菌六小时后的肺部转录组变化。线粒体疾病患者感染后更易进展为脓毒症、肺炎等不良炎症结局,但其免疫改变机制尚不清楚。该数据可用于研究线粒体疾病背景下肺部对细菌感染的转录应答与免疫病理机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):线粒体疾病(MtD)因其临床表现异质、症状常严重且呈进行性、缺乏有效疗法,构成重大公共卫生挑战。细菌和病毒感染等环境暴露可进一步损害线粒体功能并加剧MtD进展。MtD患者感染后更常进展为脓毒症、肺炎及其他有害的炎症终点。然而,导致MtD免疫病理增强的潜在免疫改变仍不清楚,这是该脆弱人群中妨碍治疗并增加死亡率的关键知识空白。该数据集报告了野生型小鼠与聚合酶gamma(Polg)相关MtD小鼠模型(Polg R292C/R292C)在气管滴注铜绿假单胞菌菌株六小时后肺部的转录组变化。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA1250470

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    • 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

线粒体疾病(MtD)因临床表现异质性大、症状常严重且呈进行性、缺乏有效疗法,构成了重大的公共卫生挑战。环境暴露,如细菌和病毒感染,可进一步损害线粒体功能并加剧MtD的进展。MtD患者的感染更常进展为脓毒症、肺炎及其他有害的炎症终点。然而,导致MtD中免疫病理增强的潜在免疫改变仍不清楚,这构成了一个关键的知识空白,使该脆弱人群的治疗复杂化并增加了死亡率。本数据集报告了在气管内滴注铜绿假单胞菌PAO1菌株六小时后,野生型小鼠和聚合酶γ(Polg)相关MtD小鼠模型(Polg R292C/R292C)肺部的转录组学变化。这些数据揭示了Polg R292C肺部存在过度炎症的先天免疫状态,其特征是参与干扰素和炎症性细胞死亡通路的基因表达升高。

本研究为线粒体功能障碍模型中的先天免疫失调提供了新的见解,并揭示了在Polg相关MtD中限制感染和炎症相关并发症的潜在靶点。总体设计:将C57BL/6N背景的WT和Polg R292C/R292C小鼠(每种基因型3只雄性,3月龄)在麻醉状态下经气管内滴注1x10^6个GFP标记的铜绿假单胞菌菌株PAO1进行攻击。滴注后6小时,处死小鼠,分离肺组织并在液氮中速冻。将冷冻的肺组织在液氮中研磨成粉末,然后使用Direct-Zol RNA miniprep试剂盒(Zymo Research)提取总RNA。链特异性文库由The Jackson Laboratory的Genome Technologies Scientific Service使用KAPA mRNA HyperPrep试剂盒(Roche Sequencing and Life Science)按照制造商的操作规程构建。

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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