PRJNA810437:香烟烟雾诱导的慢性阻塞性肺疾病模型中骨骼肌功能障碍的失调肌因子和信号通路
数据关联香烟烟雾诱导的慢性阻塞性肺疾病模型,涉及骨骼肌功能障碍中失调的肌因子和信号通路,以及肺泡II型上皮细胞FASN在实验性COPD中维持脂质稳态的作用

基本信息
资源简介
PRJNA810437:香烟烟雾诱导的慢性阻塞性肺疾病模型中骨骼肌功能障碍的失调肌因子和信号通路
Alveolar type II epithelial cell FASN maintains lipid homeostasis in experimental COPD
该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE235644_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL21103。数据关联香烟烟雾诱导的慢性阻塞性肺疾病模型,涉及骨骼肌功能障碍中失调的肌因子和信号通路,以及肺泡II型上皮细胞FASN在实验性COPD中维持脂质稳态的作用。可用于研究吸烟相关COPD的分子机制、脂质代谢与骨骼肌功能障碍的关联,以及筛选潜在生物标志物或干预靶点(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 23 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肺泡上皮II型细胞(AEC2)严格调控脂质代谢以维持表面活性物质的合成。AEC2细胞功能丧失和表面活性物质产生减少与吸烟相关肺部疾病慢性阻塞性肺疾病(COPD)的发病机制有关。目前尚不清楚吸烟是否会改变AEC2细胞中的脂质合成,以及改变AEC2细胞中的脂质代谢是否促进COPD的发展。在本研究中,高通量脂质组学分析显示,从长期暴露于香烟烟雾(CS)的小鼠中分离的AEC2细胞中脂质生物合成增加。在AEC2细胞中靶向缺失从头脂肪生成酶脂肪酸合酶(FASN)的小鼠(FasniAEC2)暴露于CS后,表现出更高的支气管肺泡灌洗液(BALF)中性粒细胞、更高的BALF蛋白、更严重的气腔扩大,并且更容易发生年龄诱导的肺气肿。Fas
【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:GPL21103、10090。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=GSE235644
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 18 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:探讨香烟烟雾诱导的慢性阻塞性肺疾病模型中骨骼肌功能障碍的肌因子及信号通路。方法:按照操作手册说明,使用Trizol(Invitrogen,Carlsbad,California,USA)从肌肉组织中提取总RNA。取约60 mg组织置于2 mL管中,用液氮研磨成粉末,随后匀浆2分钟并水平静置5分钟。混合物于4°C、12,000×g离心5分钟,然后将上清液转移至新的EP管中,加入0.3 mL氯仿/异戊醇(24:1)。混合物剧烈振荡15秒,然后于4°C、12,000×g离心10分钟。离心后,将含有RNA的上层水相转移至新管中,加入等体积上清的异丙醇,然后于4°C、13,600 rpm离心20分钟。弃去上清后,RNA沉淀用1 mL 75%乙醇洗涤两次,然后于4°C、13,600 rpm离心3分钟以收集残留乙醇,随后在生物安全柜中将沉淀风干5-10分钟。
最后,加入25μL~100μL的DEPC处理水溶解RNA。随后,使用Nano Drop和Agilent 2100生物分析仪(Thermo Fisher Scientific,美国马萨诸塞州)对总RNA进行质量鉴定和定量。结果:使用SOAPnuke(v1.5.2)(Li等,2008)对测序数据进行过滤,具体步骤包括:(1)去除含有测序接头的reads;(2)去除低质量碱基比例(碱基质量小于或等于5)超过20%的reads;(3)去除未知碱基('N’碱基)比例超过5%的reads,之后获得clean reads并以FASTQ格式保存。使用HISAT2(v2.0.4)(Kim等,2015)将clean reads比对到参考基因组。应用Bowtie2(v2.2.5)(Langmead和Salzberg,2012)将clean reads比对到参考编码基因集,并且
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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