野生型与SERT敲除回肠黏膜基因表达比较

该数据集来自NCBI GEO(GSE93534),比较野生型与SERT敲除小鼠回肠黏膜的基因表达差异,采用表达谱芯片平台GPL22909,物种为小鼠(10090),共1个文件

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL2290910090
GSE93534: Comparison of gene expression between wild-type and SERT knockout ileal mucosa

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

野生型与SERT敲除回肠黏膜基因表达比较

Comparison of gene expression between wild-type and SERT knockout ileal mucosa

该数据集来自NCBI GEO(GSE93534),比较野生型与SERT敲除小鼠回肠黏膜的基因表达差异,采用表达谱芯片平台GPL22909,物种为小鼠(10090),共1个文件。SERT(SLC6A4)负责调控5-HT在脑、血小板和肠道等组织中的可用性,其缺失与焦虑、胃肠动力异常、肥胖及肠道炎症易感性相关。该数据可用于研究SERT缺陷影响胃肠功能及加重肠道炎症的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 12 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):5-羟色胺转运体(SERT,SLC6A4)属于Na+和Cl-依赖性转运体,其功能是调节5-羟色胺(5-HT)在脑、血小板和肠道等多种组织中的可用性。5-HT水平和/或SERT表达的改变与多种病理生理状况有关,包括焦虑样行为、肥胖、心血管疾病以及IBD、IBS和腹泻等胃肠道疾病。因此,小鼠SERT缺陷具有多效性,表现出许多不同的表型特征。全身性敲除SERT的转基因小鼠表现出焦虑增加、胃肠动力异常以及与高血糖相关的肥胖。此外,这些小鼠对肠道炎症更易感。SERT缺陷导致胃肠道相关紊乱并加重肠道炎症严重程度的机制尚不清楚。因此,我们评估了回肠m

【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、GPL22909、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=GSE93534

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 29 201,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

5-羟色胺转运体(SERT,SLC6A4)属于Na+和Cl-依赖性转运体,其功能是调节5-羟色胺(5-HT)在脑、血小板和肠道等多种组织中的可利用性。5-HT水平和/或SERT表达的改变已被认为与多种病理生理状况相关,包括焦虑样行为、肥胖、心血管疾病以及胃肠道疾病如IBD、IBS和腹泻。因此,小鼠中SERT缺陷具有多效性,表现出许多不同的表型特征。全球性敲除SERT的转基因小鼠表现出焦虑增加、胃肠动力异常以及与高血糖相关的肥胖。此外,这些小鼠对肠道炎症更为易感。SERT缺陷导致胃肠道相关紊乱并加重肠道炎症严重程度的机制尚不清楚。因此,我们评估了回肠mRNA表达,以识别当SERT基因无功能时参与疾病发病机制的潜在肠道靶点。

在这些研究中,通过Trizol法从年龄匹配(9-10周)的对照组和SERT KO小鼠的回肠黏膜中提取RNA,并进行小鼠mRNA和OneArray表达谱分析。我们的微阵列数据显示,SERT KO回肠中有492个显著上调基因和293个下调基因。通路分析显示,细胞周期、信号传导、趋化性和上皮转运蛋白方面存在显著富集。通过RT-PCR对感兴趣的基因进行了验证,包括CYP1A1(约下降20倍,p < 0.05)、CLDN8(约下降30%,p < 0.05)和HMGCS2(约升高7倍,p < 0.05)。在结肠中也发现了类似的变化。编码细胞色素P450酶的Cyp1a1表达显著下降,为血清素能通路在药物和异源物质解毒中的作用提供了新见解。CLDN8编码claudin 8,其在克罗恩病患者中表达下调。HMGCS2(线粒体3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A合酶)的缺乏与低血糖相关

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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