结晶二氧化硅诱导的新型肺泡巨噬细胞促炎类花生酸风暴及DHA缓解作用数据
该数据集来自 Dryad,对应一项关于结晶二氧化硅(cSiO2)诱导肺泡巨噬细胞促炎类花生酸风暴及 DHA 缓解作用的研究

基本信息
资源简介
结晶二氧化硅诱导的新型肺泡巨噬细胞促炎类花生酸风暴及DHA缓解作用数据
Data from: Crystalline silica-induced proinflammatory eicosanoid storm in novel alveolar macrophage model quelled by docosahexaenoic acid
该数据集来自 Dryad,对应一项关于结晶二氧化硅(cSiO2)诱导肺泡巨噬细胞促炎类花生酸风暴及 DHA 缓解作用的研究。数据涉及 LC-MS 检测的 oxylipin、肺泡巨噬细胞、结晶二氧化硅、脂多糖和 docosahexaenoic acid 等主题,属于呼吸系统疾病与免疫学交叉领域。可用于探究 ω-3 多不饱和脂肪酸对 cSiO2 触发的炎症反应的抑制机制,以及肺泡巨噬细胞在颗粒物暴露下的炎症与脂质代谢变化(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:工作场所暴露于可吸入结晶二氧化硅(cSiO2)与慢性炎症性和自身免疫性疾病相关。在机制层面,cSiO2 颗粒被肺内常驻肺泡巨噬细胞(AMs)迅速吞噬,如果颗粒未被肺有效清除,会引发促炎细胞因子释放、溶酶体破裂、线粒体毒性和免疫原性细胞死亡的强烈循环。我们和其他研究者已在骨髓来源和转化巨噬细胞模型中证明,补充 ω-3 多不饱和脂肪酸(PUFA)二十二碳六烯酸(DHA)可增加膜磷脂中 DHA 含量,并随后抑制 cSiO2 触发的炎症反应。然而,由于依赖来源于肺灌洗液的短寿命原代 AMs,在 AMs 中探索 ω-3 PUFA 效应的机制具有挑战性。
【主题与分类】
主题标签:LC-MS、oxylipin、Alveolar macrophage、crystalline silica、Lipopolysaccharide、docosahexaenoic acid、Immunology、Immunology and Allergy。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.w3r2280wn
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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- OpenDataLab:
数据集大小约 935.0 KB。
数据说明
引言:工作场所暴露于可吸入结晶二氧化硅(cSiO2)与慢性炎症性和自身免疫性疾病相关。在机制层面,cSiO2颗粒被肺内常驻肺泡巨噬细胞(AMs)迅速吞噬,若颗粒未被肺部有效清除,会引发强烈的促炎细胞因子释放、溶酶体破裂、线粒体毒性及免疫原性细胞死亡的循环。我们和其他研究者已在骨髓来源及转化巨噬细胞模型中证实,补充ω-3多不饱和脂肪酸(PUFA)二十二碳六烯酸(DHA)可增加膜磷脂中DHA的含量,并随后抑制cSiO2触发的炎症反应。然而,由于依赖于从肺灌洗液中获取的短寿命原代AMs,探索ω-3 PUFA在AMs中的效应机制面临挑战。方法:为解决这些局限性,我们采用了一种最近开发的来自C57BL/6小鼠的新型自我更新AM模型——胎肝来源的肺泡样巨噬细胞(FLAMs),该模型在表型上代表了原代肺AM群体。
我们发现,将FLAMs与25 µM DHA以乙醇悬浮液形式或与牛血清白蛋白形成复合物形式孵育,在增加磷脂中ω-3多不饱和脂肪酸含量方面效果相同,同时减少了ω-6多不饱和脂肪酸花生四烯酸(ARA)和ω-9单不饱和脂肪酸油酸。基于这些发现,FLAMs用25 µM DHA的乙醇溶液或乙醇载体(VEH)处理24小时,有或无LPS处理2小时,有或无cSiO2处理1.5或4小时,然后评估促炎细胞因子释放、溶酶体膜通透性和线粒体去极化。此外,使用包含156种代谢物的靶向LC-MS脂质组学面板测量了氧化脂质代谢物。结果:无论FLAMs是否经过LPS预处理,cSiO2触发的溶酶体通透性、线粒体毒性和细胞死亡均未受到影响
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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