GSE11112:Foxf1增强肺部炎症与肥大细胞增多症

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个表达谱芯片文件,主题为 Foxf1 转录因子在化学诱导肺损伤中的作用。数据基于 CCl4 损伤模型,比较 Foxf1+/- 小鼠与对照的肺组织基因表达,涉及气道阻塞、支气管水肿、肥大细胞增多与脱颗粒、类胰蛋白酶及 CXCL12 表达变化

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL299510090
GSE11112: Foxf1 enchances pulmonary inflammation and mastocytosis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE11112:Foxf1增强肺部炎症与肥大细胞增多症

Foxf1 enchances pulmonary inflammation and mastocytosis

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个表达谱芯片文件,主题为 Foxf1 转录因子在化学诱导肺损伤中的作用。数据基于 CCl4 损伤模型,比较 Foxf1+/- 小鼠与对照的肺组织基因表达,涉及气道阻塞、支气管水肿、肥大细胞增多与脱颗粒、类胰蛋白酶及 CXCL12 表达变化。可用于研究 Foxf1 单倍剂量不足与肺部炎症、肥大细胞迁移和趋化相关的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 09 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Forkhead Box f1(Foxf1)转录因子(以前称为 HFH-8 或 Freac-1)在胚胎期和成年肺的内皮细胞和平滑肌细胞中表达。为了评估 Foxf1 在肺损伤中的作用,我们使用了 CCl4 损伤模型。Foxf1+/- 小鼠在损伤后出现严重的气道阻塞和支气管水肿,并伴有肺肥大细胞数量增加和肥大细胞脱颗粒增强。Foxf1+/- 小鼠的肺部炎症与 Foxf1 表达降低、肥大细胞类胰蛋白酶增加以及 CXCL12 表达增加相关,后者对肥大细胞迁移和趋化至关重要。Foxf1 单倍剂量不足导致化学诱导肺损伤后肺部肥大细胞增多症和肺部炎症增强,表明 Foxf1 在肺部炎症反应的发病机制中具有重要作用。

【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:Expression profiling by array、GPL2995、10090。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE11112

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 19 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

叉头框f1(Foxf1)转录因子(以前称为HFH-8或Freac-1)在胚胎期和成年肺的内皮细胞和平滑肌细胞中表达。为了评估Foxf1在肺损伤中的作用,我们使用了CCl4损伤模型。Foxf1+/-小鼠在损伤后出现严重的气道阻塞和支气管水肿,伴有肺肥大细胞数量增加和肥大细胞脱颗粒增强。Foxf1+/-小鼠的肺部炎症与Foxf1表达减少、肥大细胞类胰蛋白酶增加以及CXCL12表达增加相关,后者对肥大细胞迁移和趋化至关重要。Foxf1单倍体不足导致化学诱导肺损伤后肺肥大细胞增多症和肺部炎症增强,表明Foxf1在肺部炎症反应的发病机制中发挥重要作用。关键词:基因修饰对肺部炎症的影响

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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