Tropifexor介导的脂肪性肝炎与纤维化消除与啮齿类动物抗氧化基因表达谱相关

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于新型非胆汁酸FXR激动剂tropifexor(LJN452)在两种NASH临床前模型中疗效的研究

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基因组预测GPL1510310090
GSE129389: Tropifexor-Mediated Abrogation of Steatohepatitis and Fibrosis Is Associated With Antioxidative Gene Expression Profile in Rodents

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

Tropifexor介导的脂肪性肝炎与纤维化消除与啮齿类动物抗氧化基因表达谱相关

Tropifexor-Mediated Abrogation of Steatohepatitis and Fibrosis Is Associated With Antioxidative Gene Expression Profile in Rodents

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于新型非胆汁酸FXR激动剂tropifexor(LJN452)在两种NASH临床前模型中疗效的研究。数据通过高通量测序获取基因表达谱,涉及STAM和AMLN两种NASH模型,可用于分析tropifexor对脂肪性肝炎、纤维化及相关基因表达的影响,并比较其与OCA的疗效差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 05 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):法尼醇X受体(FXR)激动作用正成为多种慢性肝病的重要潜在治疗机制。胆汁酸衍生的FXR激动剂奥贝胆酸(OCA;6-乙基鹅去氧胆酸)在非酒精性脂肪性肝炎(NASH)患者的2期研究中显示出前景。在此,我们报告了一种新型非胆汁酸FXR激动剂tropifexor(LJN452)在两种不同的NASH临床前模型中的疗效。在两种NASH模型中,tropifexor在<1 mg/kg剂量下的疗效优于OCA在25 mg/kg剂量下对肝脏的疗效。在化学和饮食NASH模型(STAM模型)中,tropifexor逆转了已建立的纤维化,并降低了非酒精性脂肪性肝病活动评分和肝脏甘油三酯。在胰岛素抵抗的肥胖NASH模型(AMLN)中,tropifexor显著减少了脂肪性肝炎、纤维化和促纤维化基因表达。转录组

【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:GPL15103、10090。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE129389

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 20 201,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

法尼醇X受体(FXR)激动作用正逐渐成为多种慢性肝病的重要潜在治疗作用机制。胆汁酸衍生的FXR激动剂奥贝胆酸(OCA;6-乙基鹅去氧胆酸)在非酒精性脂肪性肝炎(NASH)患者的2期研究中显示出良好前景。在此,我们报告了一种新型非胆汁酸FXR激动剂tropifexor(LJN452)在两种不同的NASH临床前模型中的疗效。在两种NASH模型中,tropifexor在<1 mg/kg剂量下的肝脏疗效均优于25 mg/kg的OCA。在化学与饮食诱导的NASH模型(STAM模型)中,tropifexor逆转了已建立的纤维化,并降低了非酒精性脂肪性肝病活动度评分和肝脏甘油三酯。在胰岛素抵抗的肥胖NASH模型(AMLN)中,tropifexor显著减轻了脂肪性肝炎、纤维化和促纤维化基因表达。对AMLN小鼠肝脏的转录组分析显示,tropifexor治疗后共有461个差异表达基因,其中包括与氧化应激、纤维化和炎症减轻相关的特征组合。

结论:基于动物模型中的临床前验证,tropifexor是一种有前景的在研疗法,目前正处于针对NASH的2期开发阶段。

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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