GSE280561:Rab7缺失驱动肝细胞凋亡与肝纤维化

数据可用于研究Rab7在肝细胞功能与稳态中的作用,以及肝纤维化发生机制中的基因表达变化(来源 NCBI)。源站首次发布:Oct 29 202

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GSE280561: Rab7 Deletion Drives Hepatocyte Apoptosis and Fibrogenesis in the Liver

基本信息

模态
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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

GSE280561:Rab7缺失驱动肝细胞凋亡与肝纤维化

Rab7 Deletion Drives Hepatocyte Apoptosis and Fibrogenesis in the Liver

该数据集来自NCBI GEO,标题为Rab7 Deletion Drives Hepatocyte Apoptosis and Fibrogenesis in the Liver,包含1个文件GSE280561_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(10090),平台为GPL13112。数据可用于研究Rab7在肝细胞功能与稳态中的作用,以及肝纤维化发生机制中的基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景与目的:肝纤维化(LF)受到调控机制的抑制,该机制关闭负责细胞死亡和随后瘢痕组织形成的信号通路。肝细胞损伤对于LF的起始和发展至关重要,但其潜在机制仍不清楚。内体-溶酶体系统对细胞存活至关重要,小GTP酶RAB7调节该系统的多种功能。在此,我们探索了RAB7在肝细胞功能和稳态中的作用。方法与结果:在小鼠LF模型和LF患者的肝切片中评估了Rab7的表达水平。通过将Rab7-floxed小鼠与表达白蛋白Cre重组酶的小鼠杂交,生成了肝细胞特异性Rab7敲除小鼠。肝细胞Rab7缺陷早在9周龄时就诱导了自发性肝纤维化,并增加了对肝脏的敏感性

【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:GPL13112、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=GSE280561

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE280561

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

背景与目的:肝纤维化(LF)受调控机制控制,该机制可关闭导致细胞死亡及随后瘢痕组织形成的信号通路。肝细胞损伤对LF的启动和发展至关重要,但其潜在机制仍不明确。内体-溶酶体系统对细胞存活至关重要,小GTP酶RAB7调控该系统的多种功能。在此,我们探讨了RAB7在肝细胞功能和稳态中的作用。方法与结果:在小鼠LF模型及LF患者的肝切片中评估了Rab7的表达水平。通过将Rab7-floxed小鼠与表达白蛋白Cre重组酶的小鼠杂交,构建了肝细胞特异性Rab7敲除小鼠。肝细胞Rab7缺陷早在9周龄时即诱导自发性肝纤维化,并增加CCL4损伤后对肝损伤的敏感性。进行了转录组和靶向脂质组学谱的综合分析以探索下游机制。RAB7缺陷诱导神经酰胺积累,导致肝细胞凋亡,从而促进HSCs活化。

在机制上,RAB7以法尼醇X受体(FXR)依赖的方式调控鞘磷脂磷酸二酯酶3(SMPD3),后者是鞘磷脂酶途径中负责神经酰胺合成的酶。引人注目的是,SMPD3的药理学抑制剂GW4869可阻止因肝细胞Rab7缺陷所致的自发性LF,并减轻CCL4损伤小鼠的LF。结论:据我们所知,这是首项表明Rab7缺陷导致肝细胞凋亡和肝脏纤维化的研究,提示靶向RAB7/FXR/SMPD3轴对LF具有有前景的治疗潜力。关键词:肝纤维化;肝细胞;Ras相关蛋白Rab-7a;鞘磷脂磷酸二酯酶3;神经酰胺

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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