PRJNA206055:全肺与肺巨噬细胞基因表达反映气道表面脱水相关动态病理

该数据集来自 NCBI,包含 Scnn1b-Tg 小鼠与野生型同窝对照在多个时间点的全气管及肺巨噬细胞 mRNA 表达数据

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA206055: Gene expression in whole lung and pulmonary macrophages reflects the dynamic pathology associated with airway surface dehydration

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA206055:全肺与肺巨噬细胞基因表达反映气道表面脱水相关动态病理

该数据集来自 NCBI,包含 Scnn1b-Tg 小鼠与野生型同窝对照在多个时间点的全气管及肺巨噬细胞 mRNA 表达数据。Scnn1b 在气道 Club 细胞过表达导致气道表面液体钠超吸收、黏液脱水与清除减少,形成黏液栓/斑块。数据可用于研究气道表面脱水相关动态病理的转录组变化,比较全肺与肺巨噬细胞的基因表达差异(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Scnn1b-Tg 小鼠在气道 Club 细胞中过表达上皮钠通道(Scnn1b)的 β 亚基。这些小鼠的一般表型已在三篇已发表手稿中描述(Mall et al. 2004, Nature Medicine, 10(5):487-93;Mall et al. 2008, Am J Respir Crit Care Med. 177(7):730-42;以及 Livraghi-Butrico et al. 2012, Physiol. Genomics 44(8):470-84)。简言之,Scnn1b 转基因在气道 Club 细胞中的过表达导致气道表面液体中钠的超吸收、气道表面液体和黏液脱水,以及黏液清除减少,并伴有黏液栓/斑块的积聚。此处提供的数据代表来自雄性 WT 和 Scnn1b-Tg 同窝小鼠(C57Bl/6NTac 背景)在 4 个时间点的解剖全气管(远端和近端分别切至喉下 3-4 个软骨环和分叉正上方)的 mRNA 表达数据。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA206055

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数据说明

Scnn1b-Tg小鼠在气道Club细胞中过表达上皮钠通道β亚基(Scnn1b)。这些小鼠的一般表型已在三篇已发表文献中描述(Mall et al. 2004, Nature Medicine, 10(5):487-93;Mall et al. 2008, Am J Respir Crit Care Med. 177(7):730-42;以及Livraghi-Butrico et al. 2012, Physiol. Genomics 44(8):470-84)。简言之,Scnn1b转基因在气道Club细胞中的过表达导致气道表面液体中钠的超吸收、气道表面液体和黏液脱水,以及黏液清除减少,并伴有黏液栓/斑块的积聚。此处提供的数据代表来自雄性WT和Scnn1b-Tg同窝仔鼠(C57Bl/6NTac背景)在4个时间点[出生后天数(PND)0、3、10和42]解剖的完整气管(远端和近端分别于喉下3-4个软骨环处和分叉正上方切断)的mRNA表达数据。PND 0气管组织学正常,约在PND 3时形成气管黏液栓/阻塞,到PND 10时黏液栓向更远端气道消退,到PND 42时气管组织学再次正常。

来自WT小鼠的数据提供了mRNA随时间变化的全局视图,而来自Scnn1b-Tg品系的数据则提供了可查询因黏液阻塞导致的差异基因表达的mRNA数据。所展示的纯化数据是评估全肺、气管和纯化巨噬细胞中基因表达更大规模工作的一部分。总体设计:共分析了30个巨噬细胞样本;在无特定病原体设施中饲养的野生型和Scnn1b转基因小鼠,每个时间点(出生后第0、3、10和42天)各取三个样本;以及在无菌设施中饲养的出生后第42天的野生型和Scnn1b转基因小鼠。在我们的手稿中,我们最感兴趣的是WT与Scnn1b-Tg小鼠之间的变化,然而,这些数据也可用于评估基因表达随时间的变化(出生后

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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