GSE67523:小鼠视网膜对胰岛素诱导低血糖基因反应的生物学表征

研究评估胰岛素诱导低血糖后 4 小时和 48 小时的小鼠视网膜基因表达,芯片分析显示低血糖改变多个基因簇的表达,并讨论这些基因在视网膜细胞死亡中的潜在作用,同时通过基因集富集分析进行重点揭示

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1074010090
GSE67523: Biological characterization of gene response to insulin-induced hypoglycemia in mouse retina

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

GSE67523:小鼠视网膜对胰岛素诱导低血糖基因反应的生物学表征

Biological characterization of gene response to insulin-induced hypoglycemia in mouse retina

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE67523_series_matrix.txt.gz,主题为表达谱芯片,物种为小鼠(10090),平台为 GPL10740。研究评估胰岛素诱导低血糖后 4 小时和 48 小时的小鼠视网膜基因表达,芯片分析显示低血糖改变多个基因簇的表达,并讨论这些基因在视网膜细胞死亡中的潜在作用,同时通过基因集富集分析进行重点揭示。数据可用于分析低血糖条件下视网膜基因表达变化及相关细胞死亡机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 02 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):葡萄糖是视网膜最重要的代谢底物,维持血糖正常是糖尿病患者面临的基本挑战。血糖波动可导致心血管疾病、肾病、神经病变和视网膜病变。我们最近表明,低血糖通过 caspase 3 激活和谷胱甘肽(GSH)减少诱导小鼠视网膜细胞死亡。在 661W 光感受器细胞中的离体实验证实,低葡萄糖通过超氧化物产生和 caspase 3 激活诱导死亡,同时伴随 GSH 含量下降。我们在此评估胰岛素诱导低血糖后 4 小时和 48 小时的视网膜基因表达。微阵列分析显示低血糖改变了若干基因簇的表达,我们讨论了这些基因在视网膜细胞死亡中的潜在意义。此外,我们通过基因集富集分析重点揭示

【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、GPL10740、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=GSE67523

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 04 201,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

葡萄糖是视网膜最重要的代谢底物,维持血糖正常是糖尿病患者面临的一项基本挑战。血糖波动可能导致心血管疾病、肾病、神经病变和视网膜病变。我们近期研究表明,低血糖通过激活caspase 3和降低谷胱甘肽(GSH)诱导小鼠视网膜细胞死亡。在661W光感受器细胞中的离体实验证实,低糖通过产生超氧化物和激活caspase 3诱导细胞死亡,同时伴随GSH含量下降。本文评估了胰岛素诱导低血糖后4小时和48小时的视网膜基因表达。微阵列分析显示,存在表达受低血糖改变的基因簇,我们讨论了这些基因在视网膜细胞死亡中的潜在作用。此外,我们通过基因集富集分析突出了三个重要通路,包括KEGG溶酶体、KEGG GSH代谢和REACTOME凋亡通路。我们测试了反复低血糖(三个连续5小时低血糖期,期间间隔48小时恢复)对视网膜细胞死亡的影响。

有趣的是,多次低血糖事件的暴露能够防止视网膜细胞死亡和GSH减少,或者通过恢复GSH水平至与对照组相当的状态,使视网膜适应外部压力。我们假设清除剂GSH在这一凋亡过程中是关键化合物,维持“正常”的GSH水平以及严格的血糖控制,可能是避免糖尿病副作用,尤其是糖尿病视网膜病变的治疗挑战。

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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