成年小鼠肺内皮细胞表达数据

该数据集来自 NCBI GEO,标题为成年小鼠肺内皮细胞表达数据,包含 1 个文件(GSE129775_series_matrix.txt.gz),采用表达谱芯片平台 GPL20775 检测小鼠(10090)样本

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其他Expression profiling by arrayGPL2077510090
GSE129775: Expression data from adult mice pulmonary endothelial cells

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

成年小鼠肺内皮细胞表达数据

Expression data from adult mice pulmonary endothelial cells

该数据集来自 NCBI GEO,标题为成年小鼠肺内皮细胞表达数据,包含 1 个文件(GSE129775_series_matrix.txt.gz),采用表达谱芯片平台 GPL20775 检测小鼠(10090)样本。源站描述围绕脓毒症后补偿性抗炎反应综合征(CARS)展开,提出肺内皮糖萼中硫酸乙酰肝素合成机制改变可能参与 CARS,并提及 CARS 动物模型可重现脓毒症后免疫抑制。数据可用于研究肺内皮细胞在脓毒症后免疫抑制中的表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 13 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脓毒症患者发生医院获得性肺部感染的风险增加,可能源于脓毒症后免疫抑制,即补偿性抗炎反应综合征(CARS)。CARS 被认为与白细胞功能障碍有关,而内皮细胞的作用尚不明确。肺循环内衬一层内皮糖萼,这是一种富含硫酸乙酰肝素的层状结构,对肺稳态至关重要。硫酸乙酰肝素降解在脓毒症早期即发生,导致肺损伤。随后内皮细胞合成新的硫酸乙酰肝素,使糖萼得以重建、内皮得以恢复。我们假设,重建后的内皮糖萼发生重塑,且该重塑由负责硫酸乙酰肝素合成的内皮机制改变所介导,从而促进 CARS。我们的 CARS 实验动物模型重现了脓毒症后免疫抑制,

【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、GPL20775、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=GSE129775

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 27 201,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

脓毒症患者发生医院获得性肺部感染的风险增加,这可能归因于脓毒症后免疫抑制,即所谓的代偿性抗炎反应综合征(CARS)。CARS被认为与白细胞功能障碍有关,而内皮细胞的作用尚不明确。肺循环内衬着一层内皮糖萼,这是一种富含硫酸乙酰肝素的层状结构,对肺稳态至关重要。硫酸乙酰肝素降解在脓毒症早期即发生,导致肺损伤。随后内皮细胞合成新的硫酸乙酰肝素,使糖萼得以重建、内皮得以恢复。我们假设,重建后的内皮糖萼发生重塑——由负责硫酸乙酰肝素合成的内皮机制改变所介导——促进了CARS的发生。我们的CARS实验动物模型重现了脓毒症后免疫抑制,并同时伴有内皮糖萼硫酸乙酰肝素的结构性重塑。

我们使用微阵列技术来鉴定哪种硫酸乙酰肝素修饰酶负责脓毒症后重建的糖萼的重塑,该糖萼的特征是富含在葡萄糖胺6-O位硫酸化的硫酸乙酰肝素二糖。

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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