基于蛋白聚糖模拟物的生物活性微针调控炎症微环境与脂质代谢治疗痤疮

研究开发了载有抗菌抗炎肽的微针(HMC-PEP MN),以蛋白聚糖模拟肽接枝梳状聚合物为基质,通过调控炎症微环境和脂质代谢治疗痤疮

geo
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时间序列分类GPL267869986
GSE290953: Proteoglycan Mimetics-based Bioactive Microneedles with Regulation Capacities of Inflammatory Microenvironment and Lipid Metabolism for Acne Treatment

基本信息

模态
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分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

基于蛋白聚糖模拟物的生物活性微针调控炎症微环境与脂质代谢治疗痤疮

Proteoglycan Mimetics-based Bioactive Microneedles with Regulation Capacities of Inflammatory Microenvironment and Lipid Metabolism for Acne Treatment

该数据集来自 NCBI GEO(GSE290953),包含 1 个文件 GSE290953_series_matrix.txt.gz,主题为表达谱分析(高通量测序,平台 GPL26786)。研究开发了载有抗菌抗炎肽的微针(HMC-PEP MN),以蛋白聚糖模拟肽接枝梳状聚合物为基质,通过调控炎症微环境和脂质代谢治疗痤疮。数据可用于分析兔耳痤疮模型中 TREM2/M2 巨噬细胞比例变化、炎症因子表达及转录组与代谢组整合分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):痤疮是一种常见的皮肤病,与细菌感染、脂质代谢受损和宿主炎症反应密切相关。尽管微针(MNs)可以递送抑菌剂治疗痤疮,但对炎症微环境和脂质代谢的调控有限,阻碍了对重度痤疮的治疗效果。在此,我们开发了载有抗菌和抗炎肽的微针(HMC-PEP MN),以蛋白聚糖模拟肽接枝的梳状聚合物作为微针基质,通过调控炎症微环境和脂质代谢有效治疗痤疮。具体而言,HMC-PEP MN 通过降低兔耳痤疮模型中 TREM2/M2 巨噬细胞比例来抑制促炎因子的表达。转录组学和代谢组学的整合分析表明,HMC-PEP MN 有效减少皮脂分泌、促炎信号转导、持续 pr

【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:GPL26786、9986。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=GSE290953

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE290953

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    • 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

痤疮是一种常见的皮肤疾病,与细菌感染、脂质代谢异常及宿主炎症反应密切相关。尽管微针(MNs)可递送抑菌剂用于痤疮治疗,但其对炎症微环境和脂质代谢的调控作用有限,制约了对重度痤疮的疗效。为此,我们研制了一种负载抗菌抗炎肽的微针(HMC-PEP MN),以蛋白聚糖模拟肽接枝梳形聚合物作为微针基质,通过同时调控炎症微环境和脂质代谢有效治疗痤疮。具体而言,HMC-PEP MN通过降低兔耳痤疮模型中TREM2/M2巨噬细胞比值,抑制促炎因子的表达。转录组学与代谢组学的整合分析表明,HMC-PEP MN通过抑制IGF1/IGF1R/PI3K/AKT/mTOR信号通路,有效减少皮脂分泌、促炎信号转导以及角质形成细胞的持续增殖与分化。皮脂腺脂质代谢的改善有望抑制痤疮复发,具有广阔的临床应用前景。

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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