含海风藤血清干预MSU诱导THP-1巨噬细胞M1极化的RNA-seq
该数据集为一项体外细胞研究的转录组测序数据,研究对象为经单钠尿酸盐(MSU)刺激并以海风藤含药血清干预的THP-1来源巨噬细胞

基本信息
资源简介
含海风藤血清干预MSU诱导THP-1巨噬细胞M1极化的RNA-seq
RNA-seq of Piper kadsura-containing serum intervention on MSU-induced M1 polarization in THP-1-derived macrophages
该数据集为一项体外细胞研究的转录组测序数据,研究对象为经单钠尿酸盐(MSU)刺激并以海风藤含药血清干预的THP-1来源巨噬细胞。实验设Control、MSU、MSU+HFT-L和MSU+HFT-H四组,包含原始RNA测序数据。数据可用于分析MSU诱导巨噬细胞M1极化及海风藤含药血清干预后的基因表达变化,支持巨噬细胞极化相关基础医学研究(来源 DOI 解析,restricted access 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含与一项研究相关的转录组测序数据,该研究考察单钠尿酸盐(MSU)刺激下及HFT含药血清干预下的THP-1来源巨噬细胞。数据集包含由体外细胞模型产生的原始RNA测序数据。数据生成:使用THP-1来源的M0巨噬细胞建立体外模型。实验包括四组:Control组,在正常条件下用10%空白血清和10%胎牛血清(FBS)培养;MSU组,暴露于MSU(100 μg/mL)24小时,然后在含10%空白血清和10% FBS的新鲜培养基中再孵育24小时;MSU+HFT-L组,用MSU(100 μg/mL)处理24小时,然后在含10%低剂量HFT含药血清和10% FBS的新鲜培养基中再孵育24小时;MSU+HFT-H组,用MSU(100 μg/mL)处理24小时,并
【主题与分类】
主题标签:Basic medical、Haifengteng、Macrophage、RNA-seq。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。
【获取与许可】
源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=c4de4bf71ec845b2bdb1d68ff47656b5
使用许可:restricted access。
下载信息
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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
该数据集包含与一项研究相关的转录组测序数据,该研究探讨了在单钠尿酸盐(MSU)刺激及HFT含药血清干预下THP-1来源的巨噬细胞。它包括由体外细胞模型产生的原始RNA测序数据。数据生成:使用THP-1来源的M0巨噬细胞建立体外模型。实验包括四组:对照组,在正常条件下用10%空白血清和10%胎牛血清(FBS)培养;MSU组,暴露于MSU(100 μg/mL)24小时,然后在含有10%空白血清和10% FBS的新鲜培养基中再孵育24小时;MSU+HFT-L组,用MSU(100 μg/mL)处理24小时,然后在含有10%低剂量HFT含药血清和10% FBS的新鲜培养基中再孵育24小时;MSU+HFT-H组,用MSU(100 μg/mL)处理24小时,随后在含有10%高剂量HFT含药血清和10% FBS的新鲜培养基中再孵育24小时。
为进行转录组测序,选取Control组、MSU组和MSU+HFT-H组的细胞样本,每组设两个生物学重复,共获得六个样本。从细胞样本中提取总RNA,随后进行文库构建,并在Illumina平台上进行双端测序,生成原始测序reads。数据文件说明:该数据集由未处理的原始测序数据组成,采用压缩的FASTQ格式(.fq.gz),共包含12个文件。测序为双端测序,每个样本对应两个文件,分别对应Read 1和Read 2。文件命名规则为[sample_name]raw[1/2].fq.gz。样本与文件的对应关系如下:M0_1和M0_2:Control组的第一个和第二个生物学重复(例如,M0_1_raw_1.fq.gz和M0_1_raw_2.fq.gz代表样本M0_1的双端reads)。MSU_1和MSU_2:MSU组的第一个和第二个生物学重复。MSUHT1和MSUHT2:
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




