猪肺泡巨噬细胞响应PRRSV或IFN-a不同时间点的mRNA和lncRNA转录组分析

该数据集来自NCBI GEO,包含猪肺泡巨噬细胞在感染猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)或受IFN-a刺激后不同时间点的下一代RNA测序数据,用于表征mRNA和长链非编码RNA(lncRNA)的转录组图谱

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基因组预测GPL191769823
GSE89331: Transcriptome analysis of the mRNAs and lncRNAs in porcine alveolar macrophages in response to porcine reproductive and respiratory syndrome virus or IFN-a at different time points

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

猪肺泡巨噬细胞响应PRRSV或IFN-a不同时间点的mRNA和lncRNA转录组分析

Transcriptome analysis of the mRNAs and lncRNAs in porcine alveolar macrophages in response to porcine reproductive and respiratory syndrome virus or IFN-a at different time points

该数据集来自NCBI GEO,包含猪肺泡巨噬细胞在感染猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)或受IFN-a刺激后不同时间点的下一代RNA测序数据,用于表征mRNA和长链非编码RNA(lncRNA)的转录组图谱。数据覆盖PRRSV感染与IFN-a刺激两种条件及多个时间点,可用于差异表达分析、转录组特征刻画以及宿主抗病毒免疫应答相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 31 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:我们进行了下一代RNA测序和全面的生物信息学分析,以表征PRRSV感染的PAMs或IFN刺激的PAMs在不同时间点的转录组图谱,包括mRNAs和长链非编码RNAs(lncRNAs)。

【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:GPL19176、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=GSE89331

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 21 201,引用时请注意版本时效。

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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

目的:我们采用下一代RNA测序技术及全面的生物信息学分析,旨在描绘不同时间点感染猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)的猪肺泡巨噬细胞(PAMs)或受干扰素(IFN)刺激的PAMs的转录组特征,包括mRNA和长链非编码RNA(lncRNA)。结论:研究表明,PRRSV感染导致PAMs展现出不同的转录组图谱,PAMs功能异常可能通过转录组水平上关键基因的显著下调得以体现。此外,我们发现了大量差异表达的lncRNA,其中包括lncRNA XR_297549.1,该lncRNA高表达并预测能通过顺式和反式机制调控其邻近基因PTGS2。为进一步理解这些由IFN诱导的非编码转录本,尤其是长链非编码RNA(lncRNAs),我们对分别经猪IFN-γ刺激6小时和12小时的猪肺泡巨噬细胞(PAMs)进行了下一代RNA测序及全面的生物信息学分析。

大量差异表达的mRNA和lncRNA被鉴定出来,其中若干lncRNA因其在调控已知抗病毒基因(如OAS1、PML和ISG15)中的潜在作用而备受关注,值得进一步研究。

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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