多组织转录组揭示运动与GLP-1激动剂协同改善db/db小鼠糖尿病表型的机制

该数据集来自NCBI GEO,包含雄性db/db小鼠接受semaglutide、高强度间歇训练(HIIT)或联合干预八周后的多组织bulk RNA-seq数据,覆盖心脏、肾脏、肝脏、海马和骨骼肌,并附qPCR验证与CellChat分析

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基因组分类GPL2424710090
GSE341948: Multi-tissue transcriptomic landscape reveals synergistic mechanisms of exercise and GLP-1 agonist in ameliorating diabetic phenotypes in db/db mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

多组织转录组揭示运动与GLP-1激动剂协同改善db/db小鼠糖尿病表型的机制

Multi-tissue transcriptomic landscape reveals synergistic mechanisms of exercise and GLP-1 agonist in ameliorating diabetic phenotypes in db/db mice

该数据集来自NCBI GEO,包含雄性db/db小鼠接受semaglutide、高强度间歇训练(HIIT)或联合干预八周后的多组织bulk RNA-seq数据,覆盖心脏、肾脏、肝脏、海马和骨骼肌,并附qPCR验证与CellChat分析。数据可用于研究联合干预对2型糖尿病多器官代谢功能障碍的系统级转录组响应,比较单药、运动及联合治疗的器官特异性差异表达模式,探索GLP-1激动剂与运动协同改善糖尿病表型的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):2型糖尿病(T2DM)涉及多器官协调的代谢功能障碍,但药物与运动联合干预的系统级效应仍不清楚。雄性db/db小鼠接受semaglutide、高强度间歇训练(HIIT)或两者联合干预八周。在心脏、肾脏、肝脏、海马和骨骼肌中进行了多器官bulk RNA-seq,并辅以qPCR验证和CellChat分析。联合治疗在减少食物摄入、体重和空腹血糖方面效果最大。转录组响应具有器官依赖性,在骨骼肌和肝脏中最为显著。在联合治疗下,海马和肝脏中的DEGs相对于单一干预不再达到阈值,这与qPCR显示海马Glp1r和肝脏Plpp7未发生变化一致,而心脏、肾脏和骨骼肌则保持与f一致的调控。

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE341948

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 15 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

2型糖尿病(T2DM)涉及多器官协调的代谢功能障碍,然而药物与运动联合干预的系统层面效应仍不明确。雄性db/db小鼠接受司美格鲁肽、高强度间歇训练(HIIT)或两者联合干预八周。对心脏、肾脏、肝脏、海马和骨骼肌进行了多器官bulk RNA-seq,并结合qPCR验证和CellChat分析。联合治疗在减少摄食量、体重和空腹血糖方面效果最为显著。转录组反应具有器官依赖性,在骨骼肌和肝脏中最为明显。在联合治疗下,海马和肝脏中的DEGs相对于单一干预不再达到阈值,这与qPCR显示海马Glp1r和肝脏Plpp7未发生变化一致,而心脏、肾脏和骨骼肌则保持一致的调控,并进一步降低心脏Cyp2ab1及肾脏/肌肉Apoa1。跨器官分析识别出PPARα–Plin4轴的协调调控及脂质代谢通路的抑制,并经qPCR证实。

器官间网络分析显示,联合治疗下通讯数量增加但相互作用强度降低。这些发现表明器官特异性转录适应对HIIT与司美格鲁肽联合干预的响应。

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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