肝细胞生物钟调控胆固醇代谢与MASH保护研究RNAseq棕榈酸沉默数据

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于肝细胞生物钟在代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)中作用的RNAseq研究,聚焦棕榈酸暴露与基因沉默的体外模型

geo
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基因组回归GPL2424710090
GSE304692: Hepatocyte Circadian Clocks Control Cholesterol Metabolism and Protect From Metabolic Dysfunction-Associated Steatohepatitis (MASH) [RNAseq_palmitate_silencing]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

肝细胞生物钟调控胆固醇代谢与MASH保护研究RNAseq棕榈酸沉默数据

Hepatocyte Circadian Clocks Control Cholesterol Metabolism and Protect From Metabolic Dysfunction-Associated Steatohepatitis (MASH) [RNAseq_palmitate_silencing]

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于肝细胞生物钟在代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)中作用的RNAseq研究,聚焦棕榈酸暴露与基因沉默的体外模型。数据涉及肝细胞特异性Bmal1敲除小鼠的转录组与脂质组分析,以及Bmal1和Chrebp对胆固醇积累的调控。可用于研究生物钟基因在MASH进展及胆固醇代谢中的分子机制,支持差异表达与通路分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):生物钟使生理过程与24小时光暗周期同步。生物钟紊乱会导致代谢性疾病,包括代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)。在本研究中,我们利用肝细胞特异性Bmal1缺失(Hep-Bmal1KO)小鼠探究了肝细胞生物钟在MASH中的作用。Hep-Bmal1KO小鼠表现出更快的MASH进展,伴有肝脏胆固醇、炎症和纤维化增加。转录组和脂质组分析显示Hep-Bmal1KO小鼠胆固醇代谢失调,表现为关键胆固醇相关基因表达降低和节律性紊乱。生物信息学分析确定Chrebp为这些转录变化的潜在共调控因子。在棕榈酸暴露和基因沉默的体外模型中,我们发现Bmal1而非Chrebp调控胆固醇积累,表明Bmal1的

【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=GSE304692

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 28 202,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

昼夜节律钟使生理过程与24小时光暗周期同步。节律紊乱会促进代谢性疾病的发生,包括代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)。本研究利用肝细胞特异性Bmal1缺失(Hep-Bmal1KO)小鼠,探讨肝细胞节律钟在MASH中的作用。Hep-Bmal1KO小鼠表现出更快的MASH进展,伴有肝脏胆固醇升高、炎症和纤维化。转录组学和脂质组学分析显示,Hep-Bmal1KO小鼠胆固醇代谢失调,表现为关键胆固醇相关基因表达降低及节律性紊乱。生物信息学分析确定Chrebp是这些转录变化的潜在协同调控因子。在棕榈酸暴露和基因沉默的体外模型中,我们发现Bmal1而非Chrebp调控胆固醇蓄积,表明Bmal1在肝脏胆固醇代谢中具有特异性作用。

将我们的研究发现转化到人类患者队列中,结果显示昼夜节律相位发生了显著偏移,尽管与单纯性脂肪变性相比,在更晚期肝病(即MASH)患者肝脏中,肝胆固醇水平并未受到明显影响。综上所述,我们的研究结果为理解肝细胞生物钟在MASH中的作用及其作为治疗靶点的潜力提供了路线图。

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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