EGF、银耳多糖、芦荟和火龙果提取物通过成纤维细胞活化促进犬伤口愈合的分化转录程序

该数据集来自NCBI GEO,包含犬皮肤成纤维细胞在EGF、银耳多糖、芦荟和火龙果提取物处理后的RNA-seq表达谱数据,共1个文件

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时间序列预测GPL257609615
GSE347384: Divergent Transcriptional Programs of EGF, Tremella polysaccharide, Aloe vera, and Dragon fruit extract Converge on Fibroblast Activation for Canine Wound Healing

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

EGF、银耳多糖、芦荟和火龙果提取物通过成纤维细胞活化促进犬伤口愈合的分化转录程序

Divergent Transcriptional Programs of EGF, Tremella polysaccharide, Aloe vera, and Dragon fruit extract Converge on Fibroblast Activation for Canine Wound Healing

该数据集来自NCBI GEO,包含犬皮肤成纤维细胞在EGF、银耳多糖、芦荟和火龙果提取物处理后的RNA-seq表达谱数据,共1个文件。源站描述显示四种试剂均促进体外增殖和迁移,EGF与芦荟处理呈现不同转录程序,qRT-PCR验证了CXCR1、FOXD1、FGF1和COL8A2等关键伤口愈合基因表达升高。数据可用于研究不同化学性质成分对成纤维细胞活化的转录调控差异,以及犬伤口愈合相关基因表达预测分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):与人类相似,犬皮肤伤口愈合需要快速的成纤维细胞募集和活化。在此,我们研究了乳清表皮生长因子(EGF)、银耳多糖、芦荟和火龙果提取物对犬皮肤成纤维细胞伤口愈合的影响。所有四种试剂均在体外刺激增殖和迁移。EGF和芦荟处理细胞的RNA-seq揭示了不同的转录程序:EGF上调核糖体结构基因和信号受体调节因子,表明蛋白质合成和信号转导增强,而芦荟优先诱导参与酰胺和肽结合的基因,暗示细胞外基质调节。qRT-PCR证实每种提取物均升高关键伤口愈合基因(CXCR1、FOXD1、FGF1和COL8A2)。尽管这些成分具有不同的化学性质,EGF、银耳多糖、芦荟和D

【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:GPL25760、9615。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE347384

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE347384

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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。

数据说明

与人类相似,犬类皮肤伤口愈合需要成纤维细胞的快速募集和活化。本研究探讨了乳清表皮生长因子(EGF)、银耳多糖、芦荟和火龙果提取物对犬皮肤成纤维细胞伤口愈合的影响。四种制剂均在体外刺激了细胞增殖和迁移。对EGF和芦荟处理细胞的RNA-seq分析揭示了不同的转录程序:EGF上调核糖体结构基因和信号受体调节因子,表明蛋白质合成和信号转导增强;而芦荟优先诱导参与酰胺和肽结合的基因,提示细胞外基质调节。qRT-PCR证实每种提取物均提高了关键伤口愈合基因(CXCR1、FOXD1、FGF1和COL8A2)的表达。尽管这些成分化学性质不同,EGF、银耳多糖、芦荟和火龙果提取物均能促进成纤维细胞增殖和迁移,为促进犬皮肤伤口愈合提供了理论依据。

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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