GSE270175:氧固醇通过GPR183感知触发内皮衰老及心肾损伤,经改变高血压昼夜节律信号

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件(GSE270175_series_matrix.txt.gz),主题为高血压中氧固醇通过GPR183感知触发内皮衰老及心肾损伤的昼夜节律信号改变机制

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GSE270175: Oxysterol Sensing through GPR183 Triggers Endothelial Senescence and Cardio-renal Injuries via Altering Circadian Signaling in Hypertension

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

GSE270175:氧固醇通过GPR183感知触发内皮衰老及心肾损伤,经改变高血压昼夜节律信号

Oxysterol Sensing through GPR183 Triggers Endothelial Senescence and Cardio-renal Injuries via Altering Circadian Signaling in Hypertension

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件(GSE270175_series_matrix.txt.gz),主题为高血压中氧固醇通过GPR183感知触发内皮衰老及心肾损伤的昼夜节律信号改变机制。数据覆盖内皮功能障碍相关的高血压及年龄相关心肾损伤研究场景,可用于探索GPR183在高血压和内皮损伤中的作用、筛选差异表达基因及构建预测模型(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:尽管内皮功能障碍被认为是高血压及相关心肾综合征发展的初始步骤,但预防内皮损伤的有效治疗策略仍然缺乏。GPR183是最近发现的氧固醇和胆固醇羟基化代谢物的GPCR。在此,我们探索了GPR183在高血压和年龄相关心肾损伤中先前未被认识的作用。

【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:GPL24247、9606。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE270175

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 24 202,引用时请注意版本时效。

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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

背景:尽管内皮功能障碍被认为是高血压及相关心肾综合征发生的起始步骤,但仍缺乏预防内皮损伤的有效治疗策略。GPR183是近年来发现的氧固醇和胆固醇羟基化代谢物的G蛋白偶联受体。在此,我们探索了GPR183在高血压和年龄相关心肾损伤中先前未被认识的作用。方法与结果:采用DOCA/盐或AngII处理小鼠以诱导高血压。我们发现,在老年或高血压小鼠中内皮GPR183显著诱导,并在老年人或高血压肾病受试者的肾活检中得到进一步证实。此外,我们发现内皮特异性GPR183缺失显著改善了高血压小鼠的内皮衰老和心肾损伤。机制上,我们发现GPR183通过抑制PER1表达破坏昼夜节律信号,从而通过cAMP/PKA/CREB信号通路促进内皮衰老和功能障碍。

重要的是,通过NIBR189或克霉唑对氧固醇-GPR183轴进行药理抑制,可改善高血压小鼠的内皮衰老及心肾损伤。结论:GPR183是治疗高血压及年龄相关疾病的一个有吸引力的治疗靶点。靶向GPR183可能为管理高血压及其相关心肾损伤提供新策略。

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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