TLR7和TLR9拮抗剂降低高脂血症小鼠胆固醇并减轻动脉粥样硬化

研究评估 TLR7 与 TLR9 双拮抗剂对高脂血症小鼠胆固醇和动脉粥样硬化的影响,涉及肝脏与肾脏脂肪变性、IL-10 表达、IKKα/Akt/Gsk3β 信号及 LXR、PPARγ、ABCG1 等基因表达变化

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL688710090
GSE28125: An Antagonist of Toll-like Receptor 7 and 9 lowers cholesterol and reduces atherosclerosis in hyperlipidemic mice

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

TLR7和TLR9拮抗剂降低高脂血症小鼠胆固醇并减轻动脉粥样硬化

An Antagonist of Toll-like Receptor 7 and 9 lowers cholesterol and reduces atherosclerosis in hyperlipidemic mice

该数据集来自 NCBI GEO(GSE28125),包含 1 个表达谱文件(GSE28125_series_matrix.txt.gz),基于 GPL6887 平台对小鼠(10090)进行芯片表达谱分析。研究评估 TLR7 与 TLR9 双拮抗剂对高脂血症小鼠胆固醇和动脉粥样硬化的影响,涉及肝脏与肾脏脂肪变性、IL-10 表达、IKKα/Akt/Gsk3β 信号及 LXR、PPARγ、ABCG1 等基因表达变化。数据可用于筛选与胆固醇代谢、免疫通路及动脉粥样硬化相关的差异表达基因(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 23 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在高脂血症小鼠中评估了 TLR7 和 TLR9 双拮抗剂对高胆固醇血症和动脉粥样硬化的影响。拮抗剂治疗引起总胆固醇(TC)和 LDL-胆固醇的剂量依赖性降低。观察到脂联素、瘦素和游离脂肪酸水平的变化。在高脂饮食喂养并接受拮抗剂治疗的 ApoE-/- 和 LDL-R-/- 小鼠中,斑块形成受到抑制。治疗减少了肝脏和肾脏脂肪变性。IL-10 表达的诱导与 TC 水平呈负相关。拮抗剂诱导肝脏 IKKα 蛋白水平降低以及 Akt 和 Gsk3β 磷酸化增强。对 C57BL/6 小鼠的治疗导致肝脏 LXR、PPARγ 和 ABCG1 表达以及粪便 TC 含量增加。拮抗剂治疗导致与免疫系统、胆固醇、脂肪酸相关的若干基因和通路的表达发生改变。

【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、GPL6887、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=GSE28125

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 01 202,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

在高脂血症小鼠中评估了TLR7和TLR9双重拮抗剂对高胆固醇血症和动脉粥样硬化的影响。拮抗剂治疗导致总胆固醇(TC)和LDL-胆固醇呈剂量依赖性降低。观察到脂联素、瘦素和游离脂肪酸水平的变化。在高脂饮食喂养并接受拮抗剂治疗的ApoE-/-和LDL-R-/-小鼠中,斑块形成受到抑制。治疗减少了肝脏和肾脏脂肪变性。IL-10表达的诱导与TC水平呈负相关。该拮抗剂诱导肝脏IKKα蛋白水平降低以及Akt和Gsk3β磷酸化增强。对C57BL/6小鼠的治疗导致肝脏LXR、PPARγ和ABCG1表达增加以及粪便中TC含量增加。拮抗剂治疗导致与免疫系统、胆固醇、脂肪酸和葡萄糖代谢相关的多个基因和通路表达发生改变。所获得的数据表明TLR7和TLR9参与饮食诱导的高脂血症和动脉粥样硬化,并证明了TLR7/9拮抗剂的治疗潜力。

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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