长期1型糖尿病并发症中DNA损伤检查点通路保留的基因表达分析

该数据集来自NCBI,包含对健康对照、Medalist-C患者和Medalist+C患者来源成纤维细胞的基因表达分析,用于研究长期1型糖尿病中DNA损伤检查点通路与并发症的关系

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL109049606
GSE70752: Preserved DNA Damage Checkpoint Pathway Protects From Complications in Long-standing Type 1 Diabetes

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

长期1型糖尿病并发症中DNA损伤检查点通路保留的基因表达分析

Preserved DNA Damage Checkpoint Pathway Protects From Complications in Long-standing Type 1 Diabetes

该数据集来自NCBI,包含对健康对照、Medalist-C患者和Medalist+C患者来源成纤维细胞的基因表达分析,用于研究长期1型糖尿病中DNA损伤检查点通路与并发症的关系。数据以芯片表达谱形式提供,仅含1个文件(GSE70752_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及Expression profiling by array、GPL10904和9606。可用于比较不同患者组间的转录差异,探索DNA损伤检查点通路在糖尿病并发症中的保护作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 10 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对来自健康对照、Medalist-C患者和Medalist+C患者的成纤维细胞进行基因表达分析。

【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、GPL10904、9606。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=GSE70752

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 28 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

来自健康对照者、Medalist -C患者和Medalist +C患者的成纤维细胞的基因表达分析。1型糖尿病(T1D)与晚期并发症相关,其潜在机制尚不清楚。我们报道了从长期T1D患者(病程≥50年)中诱导多能干细胞(iPSCs)的衍生,这些患者伴有严重并发症( designated Medalist +C)或无至轻度并发症( designated Medalist -C)。iPSCs的疾病建模显示Medalist +C在生长、重编程和分化方面存在损伤。使用基因组学和蛋白质组学分析的进一步研究表明,DNA损伤检查点蛋白的差异调节有利于Medalist -C免于细胞凋亡。计算机分析显示,Medalist组之间DNA损伤检查点因子的表达模式改变是miR200的靶标,miR200在Medalist +C血清中的表达显著升高。值得注意的是,从Medalist +C iPSCs分化的神经元显示出对基因毒性应激的易感性增强,而在miR200过表达后这种易感性进一步恶化。

此外,在Medalist +C成纤维细胞和iPSCs中敲低miR200可恢复检查点蛋白表达并减少DNA损伤反应。总之,我们报道miR200调控的DNA损伤检查点通路可作为治疗糖尿病并发症的潜在干预靶点。50年Medalist 1型糖尿病(T1D)患者的临床特征:Medalist –C组:0/6伴有CVD,5/6为DN IIA级及以下,6/6无至轻度NPDR。Medalist +C组:6/6伴有CVD,5/6为DN IIB或IV级,4/6伴有PDR。CVD:心血管疾病;DN分级:糖尿病肾病分级;PDR:增殖性糖尿病视网膜病变;NPDR:非增殖性糖尿病视网膜病变。

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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