NH4Cl处理猪肺泡巨噬细胞3D4/21的RNA-seq表达谱

源站描述显示,研究关注氨暴露与猪呼吸道疾病中巨噬细胞M2极化的关系,涉及ARG1、NR4A1及胆固醇积累等机制。数据可用于分析NH4Cl对猪肺泡巨噬细胞转录组的影响,支持M2极化相关基因表达与信号通路研究,并可能为猪呼吸道疾病机制探索提供表达谱资源(来源 NCBI)

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时间序列分类GPL229189823
GSE350518: RNA-seq profiling of porcine alveolar macrophage 3D4/21 cells treated with NH4Cl

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

NH4Cl处理猪肺泡巨噬细胞3D4/21的RNA-seq表达谱

RNA-seq profiling of porcine alveolar macrophage 3D4/21 cells treated with NH4Cl

该数据集为GSE350518,来源于NCBI,包含1个文件GSE350518_series_matrix.txt.gz,提供经NH4Cl处理的猪肺泡巨噬细胞3D4/21的RNA-seq表达谱数据。源站描述显示,研究关注氨暴露与猪呼吸道疾病中巨噬细胞M2极化的关系,涉及ARG1、NR4A1及胆固醇积累等机制。数据可用于分析NH4Cl对猪肺泡巨噬细胞转录组的影响,支持M2极化相关基因表达与信号通路研究,并可能为猪呼吸道疾病机制探索提供表达谱资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):氨(NH₃)是集约化养猪生产系统中普遍存在的空气污染物,其浓度升高与猪呼吸道疾病和胸膜炎病变增加相关。肺巨噬细胞是呼吸道防御的核心,其极化状态关键性地决定病原体遭遇的结果。M2极化巨噬细胞是猪呼吸道疾病病变的标志,但NH₃暴露是否驱动这种极化仍不清楚。在此,我们证明30天暴露于50 ppm NH₃在体内诱导了猪肺巨噬细胞的M2极化。使用猪肺泡巨噬细胞(3D4/21),我们显示NH₄Cl以浓度和时间依赖的方式上调M2标志物ARG1和转录因子NR4A1。机制上,NH₄Cl触发胆固醇积累,后者通过NR4A1结合ARG1启动子促进ARG1表达。

【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:GPL22918、9823。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=GSE350518

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 13 202,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

氨(NH₃)是集约化养猪生产系统中普遍存在的空气污染物,其浓度升高与猪呼吸道疾病和胸膜肺炎病变的增加相关。肺巨噬细胞是呼吸道防御的核心,其极化状态关键性地决定了遭遇病原体后的结局。M2极化巨噬细胞是猪呼吸道疾病病变的标志性特征,但NH₃暴露是否驱动这种极化仍不清楚。在此,我们证明30天暴露于50 ppm NH₃可在体内诱导猪肺巨噬细胞的M2极化。利用猪肺泡巨噬细胞(3D4/21),我们表明NH₄Cl以浓度和时间依赖的方式上调M2标志物ARG1和转录因子NR4A1。在机制上,NH₄Cl触发胆固醇积累,后者通过NR4A1结合ARG1启动子促进ARG1表达。这一胆固醇-NR4A1-ARG1轴代表了一条此前未被认识的通路,将环境NH₃暴露与巨噬细胞极化联系起来,并为未来旨在减轻养猪生产中NH₃相关肺病理的研究提供了一个机制明确的靶点。

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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