PRJNA1243700:炎症细胞因子预处理MSC来源细胞外囊泡
该数据集来自NCBI,聚焦炎症细胞因子预处理的间充质干细胞来源细胞外囊泡(MSC-EVs)。源站描述指出,急性肺损伤以过度炎症和肺泡损伤为特征,现有治疗多为支持性,亟需无细胞疗法;人脂肪来源间充质干细胞经IFN-γ和TNF-α预处理以增强其分泌EV的免疫调节能力,并通过透射电镜、纳米颗粒跟踪分析和蛋

基本信息
资源简介
PRJNA1243700:炎症细胞因子预处理MSC来源细胞外囊泡
该数据集来自NCBI,聚焦炎症细胞因子预处理的间充质干细胞来源细胞外囊泡(MSC-EVs)。源站描述指出,急性肺损伤以过度炎症和肺泡损伤为特征,现有治疗多为支持性,亟需无细胞疗法;人脂肪来源间充质干细胞经IFN-γ和TNF-α预处理以增强其分泌EV的免疫调节能力,并通过透射电镜、纳米颗粒跟踪分析和蛋白质印迹对预处理EV与未预处理对照EV进行表征。数据主题为转录组或基因表达,可用于研究预处理MSC-EVs的分子特征及其在肺损伤修复中的潜在作用(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):急性肺损伤(ALI)以过度炎症和肺泡损伤为特征,由病原体或脓毒症等全身性损伤引起,并可进展为重度急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。当前治疗包括机械通气,仍以支持性为主,凸显了对强效无细胞治疗方式的迫切需求。间充质干细胞来源细胞外囊泡(MSC-EVs)已成为肺修复的有前景候选者,但免疫抑制能力不足常限制其疗效。人脂肪来源间充质干细胞(hADMSCs)经IFN-γ和TNF-α预处理以增强其分泌EV的免疫调节特性。我们通过透射电子显微镜、纳米颗粒跟踪分析和蛋白质印迹对EV标志物对预处理MSC-EVs(P-MEVs)和未预处理对照MSC-EVs(C-MEVs)进行了表征
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA1243700
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1243700
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
急性肺损伤(ALI)以过度炎症和肺泡损伤为特征,由病原体或脓毒症等全身性损伤引起,并可进展为严重的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。目前的治疗手段,包括机械通气,仍以支持性为主,这凸显了对强效无细胞治疗方式的迫切需求。间充质干细胞来源的细胞外囊泡(MSC-EVs)已成为肺修复的有前景的候选者,但其免疫抑制能力不足往往限制了其疗效。人脂肪来源间充质干细胞(hADMSCs)经IFN-γ和TNF-α预处理,以增强其分泌EVs的免疫调节特性。我们通过透射电子显微镜、纳米颗粒跟踪分析和蛋白质印迹检测EV标志物,对预处理后的MSC-EVs(P-MEVs)和未预处理的对照MSC-EVs(C-MEVs)进行了表征。在THP-1和A549细胞中进行的功能实验检测了抗炎效力以及对脂多糖(LPS)诱导损伤的屏障再生作用。
采用LPS诱导的ALI临床前小鼠模型评估炎症细胞因子表达、免疫细胞浸润、肺水肿及血管渗漏。最后,使用严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)感染的Vero E6细胞测试,以探究P-MEVs的抗病毒和抗炎潜力。预处理的hADMSCs表现出免疫抑制分子(如COX-2、IDO、TSG-6)表达升高,而EV形态或产量未发生变化。在THP-1和A549细胞中,P-MEVs比C-MEVs更有效地减轻LPS诱导的炎症。在体内,P-MEVs在LPS攻击的小鼠中更显著地减弱炎症细胞因子、免疫细胞募集及肺损伤标志物。在SARS-CoV-2感染的Vero E6细胞中,P-MEVs比C-MEVs更强效地抑制细胞病变效应和炎症反应。机制分析表明,这些增强作用与miRNA水平升高相关。
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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