核酸诱导角质形成细胞趋化因子表达数据集
该数据集来自一项研究核酸诱导炎症后人类角质形成细胞中趋化因子调控的基因表达研究,包含以定量PCR(qPCR)和ΔΔCt方法生成的基因表达数据

基本信息
资源简介
核酸诱导角质形成细胞趋化因子表达数据集
Nucleic Acid-Induced Chemokine Expression in Keratinocytes
该数据集来自一项研究核酸诱导炎症后人类角质形成细胞中趋化因子调控的基因表达研究,包含以定量PCR(qPCR)和ΔΔCt方法生成的基因表达数据。研究使用合成核酸poly(dA:dT)和poly(I:C)处理正常人类表皮角质形成细胞(NHEKs,第三代),模拟慢性皮肤疾病中自身来源核酸炎症,重点识别参与炎症反应的模式识别受体和信号通路。数据可用于分析CCL2、CXCL10、CX3CL1等趋化因子的表达变化,以及NF-κB信号通路和可变剪接相关机制的研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):数据集描述:该数据集包含一项研究核酸诱导炎症后人类角质形成细胞中趋化因子调控的基因表达数据。该研究考察了合成RNA和DNA类似物如何影响趋化因子表达模式,重点识别参与炎症反应的模式识别受体和信号通路。研究概览:正常人类表皮角质形成细胞(NHEKs,第三代)用合成核酸poly(dA:dT)和poly(I:C)处理,以模拟慢性皮肤疾病中自身来源核酸炎症特征。该研究表明,细胞质核酸主要通过NF-κB信号通路有效诱导CCL2、CXCL10和CX3CL1表达。数据处理:所有基因表达数据均使用定量PCR(qPCR)和ΔΔCt方法生成。表达值
【主题与分类】
主题标签:keratinocyte、chemokine、CCL2、CX3CL1、fractalkine、CXCL10、MCP1、nucleic acid、innate immunity、PRR。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datarepo.ek.szte.hu/doi/10.82570/SZTE_Datarepo_detfw-gx013
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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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
数据集描述:本数据集包含一项研究中的基因表达数据,该研究探讨了核酸诱导炎症后人类角质形成细胞中趋化因子的调控。研究检查了合成RNA和DNA类似物如何影响趋化因子的表达模式,重点在于识别参与炎症反应的模式识别受体和信号通路。研究概述:正常人类表皮角质形成细胞(NHEKs,第三代)经合成核酸poly(dA:dT)和poly(I:C)处理,以模拟慢性皮肤疾病特征性的自身核酸炎症。研究表明,细胞质核酸主要通过NF-κB信号通路强烈诱导CCL2、CXCL10和CX3CL1的表达。数据处理:所有基因表达数据均采用定量PCR(qPCR)通过ΔΔCt方法生成。表达值以相对于未处理对照样本的倍数变化表示,并列出每种实验条件下的个体供体值。RNA提取、cDNA合成和qPCR方案遵循标准程序,并设有适当的质量控制。
数据集应用:该数据部分支持了Kelemen等人于2022年发表的研究成果,DOI: 10.3390/ijms23010540(qPCR阵列),并为研究人员提供了全面的表达谱,用于研究趋化因子调控、角质形成细胞中的先天免疫信号传导,以及与皮肤病(包括银屑病、特应性皮炎、白癜风和斑秃)相关的炎症通路。技术说明:数据以相对表达值的形式提供,已根据管家基因进行归一化(大多数实验使用GAPDH;qPCR阵列使用多个对照)。每个工作表代表独立的实验设计,详见方法学描述。数据文件中包含以下工作表:qPCR_array:在正常人角质形成细胞(NHEKs)上进行的定制qPCR阵列结果,如Kelemen等人于2022年所述(DOI: 1
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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