mRNA测序DEG数据:甘草查尔酮B通过上调Nrf2/HO-1通路抑制氧化应激与凋亡改善小鼠糖尿病肾病
该数据集来自 Dryad,基于 mRNA 测序获得差异表达基因(DEGs),研究甘草查尔酮 B(LCB)对糖尿病肾病(DN)的保护作用及机制

基本信息
资源简介
mRNA测序DEG数据:甘草查尔酮B通过上调Nrf2/HO-1通路抑制氧化应激与凋亡改善小鼠糖尿病肾病
Data from: mRNA sequencing-based DEGs: Licochalcone B suppresses oxidative stress and apoptosis accompanied by upregulating Nrf2/HO-1 pathway to ameliorate diabetic nephropathy in mice
该数据集来自 Dryad,基于 mRNA 测序获得差异表达基因(DEGs),研究甘草查尔酮 B(LCB)对糖尿病肾病(DN)的保护作用及机制。研究采用高脂饮食联合链脲佐菌素诱导的雄性 C57BL/6 小鼠 DN 模型,并在高糖诱导损伤的 HK-2 人肾小管上皮细胞中验证。结果显示 LCB(20 mg/kg 和 40 mg/kg)可降低血糖、减轻肾损伤、糖原沉积和胶原蓄积,40 mg/kg 时作用更明显。数据可用于分析 LCB 调控氧化应激、凋亡及 Nrf2/HO-1 通路的转录组变化(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:糖尿病肾病(DN)作为糖尿病的并发症,是终末期肾病的主要原因之一。甘草查尔酮B(LCB)是一种来源于甘草的黄酮类活性成分,以其抗炎和抗氧化特性而闻名。然而,LCB对DN的影响仍不清楚。本研究探讨了LCB对DN的作用并阐明了其调控机制。方法:我们采用雄性C57BL/6小鼠构建由高脂饮食(HFD)/链脲佐菌素(STZ)诱导的DN小鼠模型。在体外,使用高糖(HG)诱导的HK-2(人肾小管上皮)细胞损伤模型进一步证实LCB的保护作用。结果:LCB治疗(20 mg/kg和40 mg/kg)降低了DN小鼠的血糖水平、肾损伤、糖原沉积和胶原蓄积。此外,40 mg/kg剂量的LCB减少了al
【主题与分类】
主题标签:Diabetic nephropathy、Licochalcone B、Mouse models。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.zkh1893r3
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.zkh1893r3
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 3.7 MB。
数据说明
引言:糖尿病肾病(DN)作为糖尿病的并发症,是终末期肾病的主要原因之一。甘草查尔酮B(LCB)是一种源自甘草的黄酮类活性成分,以其抗炎和抗氧化特性而闻名。然而,LCB对DN的影响仍不清楚。本研究探讨了LCB对DN的作用并阐明了其调控机制。方法:我们采用雄性C57BL/6小鼠构建了由高脂饮食(HFD)/链脲佐菌素(STZ)诱导的DN小鼠模型。在体外,使用高糖(HG)诱导的HK-2(人肾小管上皮)细胞损伤模型进一步证实LCB的保护作用。结果:LCB治疗(20 mg/kg和40 mg/kg)降低了DN小鼠的血糖水平、肾损伤、糖原沉积和胶原积累。此外,40 mg/kg剂量的LCB使白蛋白、肌酐和血尿素氮水平分别降低约70.7%、33.4%和45.6%,表明肾功能得到改善。在肾组织中,LCB抑制了HFD/STZ诱导小鼠的氧化应激和细胞凋亡。
与体内研究结果一致,LCB减轻了HG诱导的HK-2细胞氧化应激和凋亡。转录组分析显示,LCB影响氧化应激和肾功能相关通路,从而缓解DN。进一步的机制研究表明,LCB处理上调了血红素加氧酶-1(HO-1)和核因子(红系衍生2)样2(Nrf2)的表达,提示Nrf2/HO-1信号通路的激活。结论:综上所述,本研究表明LCB通过调节Nrf2/HO-1通路抑制氧化应激和凋亡,从而改善DN,为DN治疗提供了一种有前景的策略。
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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