HepG2细胞中TRIBAL过表达数据集

该数据集为GSE54937,来源于NCBI,包含HepG2细胞中TRIBAL过表达的基因表达谱芯片数据,共1个文件。研究背景涉及TRIB1基因座与肝脏甘油三酯代谢及人类血浆甘油三酯和冠心病的关联,旨在探究该位点常见SNP与血浆脂质性状的功能关系

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL175869606
GSE54937: TRIBAL overexpression in HepG2 cells

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

HepG2细胞中TRIBAL过表达数据集

TRIBAL overexpression in HepG2 cells

该数据集为GSE54937,来源于NCBI,包含HepG2细胞中TRIBAL过表达的基因表达谱芯片数据,共1个文件。研究背景涉及TRIB1基因座与肝脏甘油三酯代谢及人类血浆甘油三酯和冠心病的关联,旨在探究该位点常见SNP与血浆脂质性状的功能关系。数据可用于分析TRIB1过表达对HepG2细胞基因表达的影响,支持脂质代谢与冠心病相关通路的研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 12 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的——TRIB1基因座在小鼠中与肝脏甘油三酯代谢相关,在人类中与血浆甘油三酯和冠状动脉疾病(CAD)相关。全基因组关联研究(GWAS)鉴定的脂质相关SNP位于TRIB1下游约30 kb处,提示其对与肝脏甘油三酯代谢相关的基因或通路存在复杂的调控效应。本研究旨在探究TRIB1基因座常见SNP与血浆脂质性状之间的功能关系。

【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:Expression profiling by array、GPL17586、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=GSE54937

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 29 202,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

目的——TRIB1基因座在小鼠中与肝脏甘油三酯代谢相关,在人类中与血浆甘油三酯及冠状动脉疾病(CAD)相关。全基因组关联研究(GWAS)所识别的脂质相关SNP位于TRIB1下游约30 kb处,提示其对与肝脏甘油三酯代谢相关的基因或通路具有复杂的调控效应。本研究旨在探讨TRIB1基因座常见SNP与血浆脂质性状之间的功能关系。方法与结果——对该风险基因座的表征揭示,其涵盖一个基因——TRIB1相关基因座(TRIBAL),该基因由一段高度保守的启动子区和一条可变剪接转录本组成。生物信息学分析与重测序在启动子区内识别出一个单核苷酸多态性(SNP)rs2001844,该多态性与血浆甘油三酯升高、HDL-C降低及CAD风险相关。此外,我们证明rs2001844是血液中TRIB1表达的表达性状基因座(eQTL),并在报告基因检测模型中改变TRIBAL启动子活性。

TRIBAL转录本具有长链非编码RNA(lncRNA)的典型特征,包括序列保守性差。在人类肝细胞模型中,调节TRIBAL表达对TRIB1或脂质调控基因mRNA水平的影响有限。相反,在HepG2细胞和原代人肝细胞中,敲低TRIB1显著增加了TRIBAL的表达。结论——这些研究表明了一个新位点TRIBAL与TRIB1之间的相互作用。TRIBAL位于GWAS识别的风险位点,对TRIB1表达的改变作出响应,携带一个作为TRIB1表达eQTL的风险SNP,并与血浆甘油三酯浓度相关。

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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