靶向METTL3通过haptoglobin/CD163巨噬细胞轴保护对乙酰氨基酚诱导的肝损伤 [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为靶向METTL3通过haptoglobin/CD163巨噬细胞轴保护对乙酰氨基酚诱导的肝损伤的RNA-seq研究

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE267429: Targeting METTL3 protects against acetaminophen-induced liver injury through haptoglobin/CD163 macrophage axis [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

靶向METTL3通过haptoglobin/CD163巨噬细胞轴保护对乙酰氨基酚诱导的肝损伤 [RNA-seq]

Targeting METTL3 protects against acetaminophen-induced liver injury through haptoglobin/CD163 macrophage axis [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为靶向METTL3通过haptoglobin/CD163巨噬细胞轴保护对乙酰氨基酚诱导的肝损伤的RNA-seq研究。数据包含1个文件GSE267429_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(GPL24247,10090)。数据可用于研究METTL3在药物性肝损伤中的作用机制,以及haptoglobin/CD163巨噬细胞轴的调控关系,为理解对乙酰氨基酚诱导的肝损伤提供转录组层面的支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):药物性肝损伤(DILI)是急性肝衰竭(ALF)最常见的原因,也是药品撤市最常见的原因。在引起ALF的药物中,广泛使用的镇痛药对乙酰氨基酚(APAP)在西方国家是最常见的罪魁祸首。尽管对APAP诱导的肝毒性机制进行了广泛研究,但N-乙酰半胱氨酸(NAC)是唯一被批准用于治疗APAP过量患者的药物。然而,NAC仅在摄入APAP后8小时内给药时效果最佳,这凸显了全面理解APAP诱导的肝损伤潜在机制并开发更好的APAP中毒药物或治疗方法的紧迫性。在这里,我们发现甲基转移酶样3(METTL3),主要的RNA N6-甲基腺苷(m6A)甲基转移酶,在人类DILI中的肝内表达上调,并且

【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:GPL24247、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=GSE267429

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 10 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

药物性肝损伤(DILI)是急性肝衰竭(ALF)最常见的病因,也是药品撤市最常见的原因。在导致ALF的药物中,广泛使用的镇痛药对乙酰氨基酚(APAP)在西方国家是最常见的罪魁祸首。尽管对APAP诱导的肝毒性机制进行了广泛研究,N-乙酰半胱氨酸(NAC)仍是唯一被批准用于治疗APAP过量患者的药物。然而,NAC仅在摄入APAP后8小时内给药才能发挥最大疗效,这凸显了全面理解APAP诱导肝损伤潜在机制以及开发更好药物或治疗APAP中毒方法的紧迫性。本研究发现,在人类DILI和APAP诱导的肝损伤小鼠模型中,肝内甲基转移酶样3(METTL3)——主要的RNA N6-甲基腺苷(m6A)甲基转移酶——的表达上调。利用肝细胞特异性METTL3诱导性敲除小鼠,我们证明肝脏METTL3缺失可显著减轻APAP诱导的肝损伤。

对对照组和肝细胞特异性Mettl3敲除(Mettl3 cKO)小鼠的APAP处理肝组织进行了RNA测序和m6A-RIP测序,以鉴定METTL3介导的m6A在APAP诱导的肝损伤中的关键靶点。

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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