清金化痰汤治疗慢性阻塞性肺疾病的转录组与代谢组整合分析数据集

该数据集来自 NCBI GEO,围绕清金化痰汤(QJHTD)治疗慢性阻塞性肺疾病(COPD)的作用机制,提供转录组与代谢组整合分析的高通量测序表达谱数据

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基因组分类GPL2424710090
GSE223102: Integrative Transcriptomic and Metabolomic Profiling Unravels Anti-Apoptotic and Anti-Inflammatory Properties of Qing-Jin-Hua-Tan Decoction in Chronic Obstructive Pulmonary Disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

清金化痰汤治疗慢性阻塞性肺疾病的转录组与代谢组整合分析数据集

Integrative Transcriptomic and Metabolomic Profiling Unravels Anti-Apoptotic and Anti-Inflammatory Properties of Qing-Jin-Hua-Tan Decoction in Chronic Obstructive Pulmonary Disease

该数据集来自 NCBI GEO,围绕清金化痰汤(QJHTD)治疗慢性阻塞性肺疾病(COPD)的作用机制,提供转录组与代谢组整合分析的高通量测序表达谱数据。数据包含 1 个文件(GSE223102_series_matrix.txt.gz),物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。可用于探索 QJHTD 抗凋亡与抗炎作用的分子机制,支持差异表达分析、通路富集及多组学整合研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):清金化痰汤(QJHTD)是一种经典中药(TCM)方剂,已被证明适用于包括慢性阻塞性肺疾病(COPD)在内的炎症性肺疾病的治疗,但其对 COPD 的作用机制仍不明确。我们旨在探索 QJHTD 对 COPD 疗效背后的分子机制。

【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:GPL24247、10090。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE223102

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 14 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

清金化痰汤(Qing-Jin-Hua-Tan decoction,QJHTD)是一种经典中药方剂,已被证明适用于治疗包括慢性阻塞性肺疾病(COPD)在内的炎症性肺病,但其治疗COPD的作用机制仍不明确。本研究旨在探讨QJHTD治疗COPD疗效背后的分子机制。在对QJHTD进行化学分析后,我们利用香烟烟雾(CS)提取物(CSE)和脂多糖(LPS)刺激的BEAS-2B细胞和RAW264.7细胞,在体外证实了QJHTD的抗凋亡和抗炎活性。在CS-LPS暴露的BALB/c小鼠中评估了QJHTD的体内治疗活性。表型数据显示,抗凋亡和抗炎特性在QJHTD治疗COPD中表现突出。基于网络药理学的预测结合小鼠肺组织的转录组分析表明,抑制IL-1β、IL-6、TNF、IκB-NF-κB、TLR、MAPK等信号通路以及细胞凋亡,参与了QJHTD的抗COPD机制。

代谢组学分析揭示了QJHTD方案治疗COPD的主要作用在于抑制凋亡和鞘脂(SL)代谢,同时增强胆碱(Ch)代谢。转录组-代谢组整合分析揭示了SL代谢与凋亡之间的桥梁。计算机分子对接显示,QJHTD中的活性化合物金合欢素能以高亲和力与靶蛋白结合,包括MEK1、MEK2、ERK1、ERK2、Bcl2、NF-κB和alCDase。这些发现全面揭示了QJHTD抗COPD作用的分子特征,并为这种多因素疾病的新型药物治疗提供了理论依据。

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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