GSE306785:Lipoxin B4缓解高眼压中TRPV4激活的Muller细胞胶质增生
数据涉及小鼠硅油诱导的高眼压模型、磁珠分选的反应性Müller胶质细胞转录组分析,以及体外原代和永生化Müller胶质细胞经TRPV4激动剂联合或不联合LXB4处理的表达谱

基本信息
资源简介
GSE306785:Lipoxin B4缓解高眼压中TRPV4激活的Muller细胞胶质增生
Lipoxin B4 Mitigates TRPV4-Activated Muller Cell Gliosis During Ocular Hypertension
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE306785_series_matrix.txt.gz),主题为高眼压条件下Lipoxin B4对TRPV4激活的Müller胶质细胞胶质增生及炎症的调控研究。数据涉及小鼠硅油诱导的高眼压模型、磁珠分选的反应性Müller胶质细胞转录组分析,以及体外原代和永生化Müller胶质细胞经TRPV4激动剂联合或不联合LXB4处理的表达谱。可用于研究青光眼视网膜神经炎症、Müller胶质细胞活化机制及脂氧素通路相关基因表达变化(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 28 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:Müller胶质细胞在青光眼中发挥双重作用,既参与视网膜稳态维持,又参与神经炎症;眼压升高通过机械敏感通道TRPV4激活这些细胞,促使其进入反应性状态,进而驱动视网膜神经节细胞(RGC)丢失。Lipoxin B4(LXB4)是一种由视网膜星形胶质细胞产生的内源性脂质介质,已被证明可抑制胶质细胞反应性并直接保护RGC。本研究探讨LXB4是否调节TRPV4驱动的Müller胶质细胞活化和炎症,以及Müller胶质细胞本身是否参与该视网膜脂氧素通路。方法:通过硅油模型在小鼠中诱导高眼压(OHT),并通过磁珠分选分离反应性Müller胶质细胞进行转录组分析。体外实验中,原代和永生化Müller胶质细胞用TRPV4激动剂处理,联合或不联合LXB4。胶质细胞反应性
【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、10090。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=GSE306785
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 18 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:Müller胶质细胞在青光眼中发挥双重作用,既参与视网膜稳态维持,又参与神经炎症;眼压升高通过机械敏感通道TRPV4激活Müller胶质细胞,促使其进入反应性状态,进而驱动视网膜神经节细胞(RGC)丢失。脂氧素B4(LXB4)是一种由视网膜星形胶质细胞产生的内源性脂质介质,已被证实可抑制胶质细胞反应性并直接保护RGC。本研究探讨LXB4是否调控TRPV4驱动的Müller胶质细胞激活与炎症,以及Müller胶质细胞本身是否参与该视网膜脂氧素通路。方法:采用硅油模型诱导小鼠眼高压(OHT),并通过磁珠分选分离反应性Müller胶质细胞进行转录组分析。体外实验中,原代及永生化Müller胶质细胞接受TRPV4激动剂处理,并联合或不联合LXB4处理。通过流式细胞术、免疫染色、qPCR和western blotting评估胶质细胞反应性。采用基于LC–MS/MS的脂质组学定量脂氧素通路代谢物,并利用单细胞RNA测序检测LXB4处理后的转录反应。
通过免疫组织化学方法评估了视网膜切片中GFAP和TRPV4的表达。结果:RNA批量测序分析和qPCR显示,Müller胶质细胞同时表达5-脂氧合酶和15-脂氧合酶。脂质组学分析证实脂氧素通路具有功能性,且Müller胶质细胞内源性产生LXB4,确立了这一重要细胞类型作为视网膜中抗炎和神经保护性LXB4的来源。TRPV4激活诱导了反应性胶质表型,其特征为GFAP和IL6表达增加、STAT3磷酸化增加以及脂氧素通路代谢产物生成增加,提示生物力学应激同时触发胶质增生和脂质信号传导。外源性LXB4在体外通过下调IL6和抑制STAT3激活来抑制TRPV4诱导的胶质增生,而在OHT期间进行体内治疗则
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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