对乙酰氨基酚响应的 miR-19b 调控药物性肝毒性中 SIRT1/Nrf2 信号通路的数据

既往研究表明,SIRT1 的激活可保护肝脏免受对乙酰氨基酚(APAP)诱导的损伤,但 SIRT1 在此过程中的调控机制仍未完全阐明

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时间序列回归消化系统疾病药物性肝毒性对乙酰氨基酚SIRT1Nrf2miR-19b氧化应激
Data from: Acetaminophen responsive miR-19b modulates SIRT1/Nrf2 signaling pathway in drug-induced hepatotoxicity

基本信息

模态
时间序列
大小
0.000941181 GB
任务类型
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许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

对乙酰氨基酚响应的 miR-19b 调控药物性肝毒性中 SIRT1/Nrf2 信号通路的数据

既往研究表明,SIRT1 的激活可保护肝脏免受对乙酰氨基酚(APAP)诱导的损伤,但 SIRT1 在此过程中的调控机制仍未完全阐明

Data from: Acetaminophen responsive miR-19b modulates SIRT1/Nrf2 signaling pathway in drug-induced hepatotoxicity

【数据集背景】

源站首次发布:2019。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):既往研究表明,SIRT1 的激活可保护肝脏免受对乙酰氨基酚(APAP)诱导的损伤,但 SIRT1 在此过程中的调控机制仍未完全阐明。因此,本研究旨在探讨 SIRT1 在 APAP 介导的肝毒性中的病理生理作用。我们发现,在 APAP 暴露后,人 LO2 细胞和小鼠肝脏中 SIRT1 mRNA 和蛋白均显著上调。在体外,特异性敲低 SIRT1 表达最终加重了 APAP 引发的 LO2 细胞抗氧化防御。此外,慢病毒介导的肝脏 SIRT1 表达敲低加剧了 APAP 诱导的氧化应激和肝损伤,尤其是 Nrf2 的减少及随后若干抗氧化基因的下调。有趣的是,30 mg/kg SRT1720(特异性 SIRT1 激活剂)大幅增强了 Nrf2 表达和抗氧化防御,

【主题与分类】

主题标签:消化系统疾病、药物性肝毒性、对乙酰氨基酚、SIRT1、Nrf2、miR-19b、氧化应激。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.sm12b53

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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数据集大小约 941.2 KB。

数据说明

既往研究表明,SIRT1的激活可保护肝脏免受对乙酰氨基酚(APAP)诱导的损伤,然而,SIRT1在此过程中的详细调控机制仍不完全清楚。因此,本研究旨在探讨SIRT1在APAP介导的肝毒性中的病理生理作用。我们发现,在APAP暴露后,人LO2细胞和小鼠肝脏中SIRT1 mRNA和蛋白显著上调。在体外实验中,特异性敲低SIRT1表达最终加重了APAP引起的LO2细胞抗氧化防御损伤。此外,慢病毒介导的肝脏SIRT1表达敲低加剧了APAP诱导的氧化应激和肝损伤,尤其是Nrf2的减少及随后几种抗氧化基因的下调。有趣的是,30 mg/kg的SRT1720(特异性SIRT1激活剂)显著增强了Nrf2表达和抗氧化防御,最终逆转了APAP诱导的小鼠肝损伤。此外,APAP应答性miR-19b在调控SIRT1表达中发挥重要作用,而miR-19b过表达在很大程度上消除了APAP在体外和体内对SIRT1的诱导。

特定的SIRT1 3’-UTR突变,破坏了miRNA与3’UTR的相互作用,并成功消除了miR-19b的调控作用。值得注意的是,肝脏中miR-19b的过表达加剧了APAP诱导的肝毒性。总体而言,我们的结果支持这样一个观点:APAP响应性miR-19b显著提升SIRT1可能代表了一种补偿机制,以保护肝脏免受药物诱导的损伤,至少部分是通过增强肝脏中Nrf2介导的抗氧化能力来实现的。

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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