PRJNA120629:小鼠急性肺损伤中PBMC炎症阶段的基因表达谱
该数据集来自NCBI,包含小鼠急性肺损伤模型中PBMC的基因表达谱数据,使用9900 cDNA小鼠微阵列(MUSV29K)分析

基本信息
资源简介
PRJNA120629:小鼠急性肺损伤中PBMC炎症阶段的基因表达谱
PRJNA120629 数据集收录于 NCBI,主题为转录组或基因表达。该数据集围绕小鼠急性肺损伤模型展开,通过分析外周血单个核细胞(PBMC)的基因表达谱,刻画炎症过程的不同阶段。研究采用 9900 cDNA 小鼠微阵列(MUSV29K)对 PBMC 的表达模式进行检测,属于呼吸系统疾病领域的其他类数据资源。整体而言,该数据集以动物模型结合转录组学手段,为理解急性肺损伤相关炎症反应的分子特征提供了基因表达层面的数据支撑,可供关注急性呼吸窘迫综合征及炎症机制的研究者参考使用。
【数据集背景】
急性呼吸窘迫综合征(ARDS)死亡率约为 50%,且常与感染(脓毒症)相关。采用机械通气的生命支持治疗可挽救许多患者,但叠加感染或多器官衰竭仍可能导致死亡。患者发生脓毒症后的结局在很大程度上取决于感染前既存炎症的程度。该研究旨在利用转录水平的方法和动物模型描述炎症过程的各个阶段,从而在基因表达层面刻画急性肺损伤中炎症状态的变化。
【数据内容】
该数据集包含小鼠急性肺损伤模型中 PBMC 的基因表达谱数据。表达谱检测使用 9900 cDNA 小鼠微阵列(MUSV29K)完成。基因表达分析揭示了免疫与炎症反应代谢通路的显著变化,尤其是脂质代谢和转录相关通路。源站描述在提及早期促炎反应处中断,后续内容未完整给出。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。实验对象为雌性 C57BL6/J 小鼠,通过静脉注射油酸诱导急性肺损伤,随后对 PBMC 的表达模式进行分析。数据集英文名称为 PRJNA120629: Gene Expression Profiles of PBMC Characterize Inflammation Stages in the Acute Lung Injury in Mice。
【适用场景】
该数据集适用于呼吸系统疾病特别是急性肺损伤与急性呼吸窘迫综合征相关的研究场景,可用于考察炎症不同阶段的基因表达特征、免疫与炎症反应通路的变化,以及脂质代谢和转录相关通路在急性肺损伤过程中的表现。对于关注脓毒症前既存炎症程度与结局关系的研究,也具有参考价值。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA120629
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的死亡率约为50%,且常与感染(脓毒症)相关。机械通气的生命支持治疗可挽救许多患者,但叠加感染或多器官衰竭仍可导致死亡。脓毒症患者的结局在很大程度上取决于感染前既有的炎症程度。在本研究中,我们采用转录组学方法和动物模型描述了炎症过程的各个阶段。雌性C57BL6/J小鼠接受静脉注射油酸以诱导急性肺损伤。使用9900 cDNA小鼠微阵列(MUSV29K)分析PBMC的表达模式。我们的基因表达分析显示,免疫和炎症反应代谢通路发生了显著变化,尤其是脂质代谢和转录。早期促炎阶段(1小时至1小时30分)的特征是免疫反应的释放和炎症机制的激活。后期(3至4小时),免疫细胞通过与血管内皮细胞相互作用迁移至炎症组织。
最后,在肺部炎症的晚期阶段(18-24小时),代谢受到严重扰乱。高表达的促炎细胞因子激活了许多基因的转录以及脂质代谢。这种对肺部炎症期间关键事件的全局性概览,对于理解脓毒症等炎症与感染相互交织的感染性病理至关重要。从此,将病原体在转录水平上的影响与感染相关炎症所导致的全局基因表达改变区分开来成为可能。此外,我们的工作还鉴定出参与炎症反应的基因。其中若干基因可能成为基因治疗的潜在靶点。总体设计:7周龄野生型雌性C57Bl/6J小鼠购自Charles River,饲养于特定病原体
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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