培养基显著影响原代人支气管上皮细胞对臭氧暴露的转录组响应
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦原代人支气管上皮细胞(HBEC)在气液界面培养下对急性臭氧暴露的转录组响应

基本信息
资源简介
培养基显著影响原代人支气管上皮细胞对臭氧暴露的转录组响应
Culture media strongly influences primary human bronchial epithelial cells' transcriptomic response to ozone exposure
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦原代人支气管上皮细胞(HBEC)在气液界面培养下对急性臭氧暴露的转录组响应。研究比较了两种常用 HBEC 培养基系统(一种专有、一种非专有),使用六名供体的细胞平行培养,并在臭氧暴露前检查上皮形态与细胞类型比例。数据可用于分析不同培养条件如何影响体外炎症反应模型的基因表达特征,支持呼吸系统疾病与环境污染物暴露相关研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):暴露于环境空气污染物臭氧会部分通过引起气道炎症而诱发急性和慢性呼吸系统健康效应。臭氧炎症反应的若干方面可利用在气液界面培养的原代人支气管上皮细胞(HBEC)进行体外建模。我们测试了两种常用的 HBEC 培养基系统(一种专有、一种非专有),以确定哪种系统在急性臭氧暴露后产生最接近体内情况的促炎反应(以基因表达为指标)。来自六名供体的细胞在每种培养系统中平行培养,随后在臭氧暴露前检查上皮形态和细胞类型比例。在专有系统中培养的细胞明显更厚,含有更多纤毛细胞和分泌细胞,以及内部囊样结构。转录组响应 t
【主题与分类】
主题标签:Primary cell culture、Transcriptome analysis、Ozone。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A63283f97710e3b68b1da66c715d1350d3b4c11d444d77fa37268d39196f5b07e
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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数据说明
暴露于环境空气污染物臭氧会部分通过引起气道炎症而诱发急性和慢性呼吸系统健康效应。臭氧炎症反应的若干方面可利用在气-液界面培养的原代人支气管上皮细胞(HBECs)进行体外建模。我们测试了两种常用的HBEC培养基系统,一种为专有系统,另一种为非专有系统,以确定哪种系统对急性臭氧暴露产生了最接近体内样的促炎反应(以基因表达为指标)。来自六名供体的细胞在每种培养系统中平行培养,随后在臭氧暴露前检查上皮形态和细胞类型比例。在专有系统中培养的细胞明显更厚,含有更多纤毛细胞和分泌细胞,以及内部囊样结构。对急性臭氧暴露(0.5 ppm臭氧×2小时)的转录组反应受培养基的强烈影响。
HBECs……,# 培养基对人原代支气管上皮细胞臭氧暴露转录组反应有显著影响 数据集 DOI:10.5061/dryad.qfttdz0t4 ## 数据和文件结构说明 用于差异表达和基因集富集分析的转录组数据,以比较原代支气管上皮细胞在不同培养基中生长时对臭氧暴露的反应。 ### 文件和变量 #### 文件:TableS1_UNC_O3vsFA.xlsx 说明: 臭氧与过滤空气暴露的UNC培养物的完整DESeq2结果。缺失值用空白单元格表示。 ##### 变量 * “hgnc_symbol” = 对应Ensembl ID的HGNC批准符号。 * “baseMean” = DESeq2文库大小归一化后所有样本的平均基础表达水平。 * “log2FoldChange” = DESeq2针对给定比较计算的log2倍数变化。 * “lfcSE” = log2倍数变化值的标准误。 * “pvalue” = 计算得到的名义p值
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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