臭氧耐受肺泡巨噬细胞的基因表达分析

该数据集来自 search.dataone.org,围绕臭氧耐受肺泡巨噬细胞的基因表达分析,研究对象为雌性 C57BL6/NJ 小鼠,比较过滤空气与 0.8 ppm 臭氧暴露四天后的肺泡巨噬细胞转录组,每组六只小鼠

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基因组分类OzoneMouse modelsAlveolar macrophages
Gene expression analysis of alveolar macrophages tolerized to ozone

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

臭氧耐受肺泡巨噬细胞的基因表达分析

Gene expression analysis of alveolar macrophages tolerized to ozone

该数据集来自 search.dataone.org,围绕臭氧耐受肺泡巨噬细胞的基因表达分析,研究对象为雌性 C57BL6/NJ 小鼠,比较过滤空气与 0.8 ppm 臭氧暴露四天后的肺泡巨噬细胞转录组,每组六只小鼠。数据包含经流式细胞术分选纯化的肺泡巨噬细胞的 RNA-seq 分析结果,并进行了差异基因表达分析和差异表达基因的基因本体富集分析。该数据可用于研究空气污染物臭氧对肺泡巨噬细胞转录组的影响及相关基因功能通路(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在本研究中,我们考察了重复暴露于空气污染物臭氧(O3)对肺泡巨噬细胞(AMs)转录组的影响。我们使用流式细胞术,从暴露于过滤空气或 0.8 ppm O3 四天、随后 2 天收集的雌性 C57BL6/NJ 小鼠肺中分离纯化 AMs,每组六只小鼠。从 AMs 中分离 RNA,然后进行 RNA-seq 分析。我们进行了差异基因表达分析,随后对差异表达基因进行基因本体富集分析。肺泡巨噬细胞使用流式细胞术从小鼠全肺组织中分离。按照制造商说明使用 QIAGEN RNAeasy 试剂盒从两批流式分选的 AMs 中提取总 RNA。使用 Agilent Bioanalyzer 分析 RNA 完整性。RIN 值为 8.9-9.7,表明 RNA 完整。PolyA+ RNA 文库制备使用

【主题与分类】

主题标签:Ozone、Mouse models、Alveolar macrophages。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%3A7cb5ed8eb37f409b84f1d40b071583b515e581eddda2ab84a1c2208e43361e6e

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    • 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

在本研究中,我们考察了重复暴露于空气污染物臭氧(O3)对肺泡巨噬细胞(AMs)转录组的影响。采用流式细胞术,我们从暴露于过滤空气或0.8 ppm O3四天、随后间隔2天收集的雌性C57BL6/NJ小鼠肺中分离出纯化的AMs,每组六只小鼠。从AMs中提取RNA,随后进行RNA-seq分析。我们进行了差异基因表达分析,并对差异表达基因进行了基因本体富集分析。使用流式细胞术从小鼠全肺组织中分离肺泡巨噬细胞。按照制造商说明,使用QIAGEN RNAeasy试剂盒从两批流式分选的AMs中提取总RNA。使用Agilent Bioanalyzer分析RNA完整性。RIN值为8.9-9.7,表明RNA完整。按照制造商说明,使用Roche Kapa mRNA链特异性文库制备试剂盒构建PolyA+ RNA文库。由UNC高通量测序中心在Illumina NovaSeq SP平台上进行双端测序(50个循环),每个样本测序深度超过5500万读对。

原始读段使用cutadapt(Martin, 2011)进行修剪并过滤去除接头污染,随后使用fastx_toolkit v0.0.14进一步过滤,要求至少90%的碱基质量分数不低于20。随后使用STAR v2.7.7a(Dobin等,2013)将读段比对到参考小鼠基因组(mm10)(补充表3)和GENCODE vM25转录本注释,……,# 对臭氧耐受的肺泡巨噬细胞的基因表达分析 https://doi.org/10.5061/dryad.pc866t1x9 此处数据集对应提交至《Toxicological Sciences》期刊的稿件中的补充表2-5,包括RNA-seq比对、差异基因表达分析以及差异表达基因的通路分析。## 数据和文件结构说明 * 补充

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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