GLP-1与糖尿病肾病共享关键分子靶点
该数据集来自search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病分类,主题涉及肾脏、胰高血糖素与计算生物学

基本信息
资源简介
GLP-1与糖尿病肾病共享关键分子靶点
GLP-1 and diabetic nephropathy share key molecular targets
该数据集来自search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病分类,主题涉及肾脏、胰高血糖素与计算生物学。研究整合UniProt中GLP-1的蛋白靶点与GeneCards中疾病相关基因,通过STRING、Cytoscape及MCODE聚类分析重叠基因集,并利用clusterProfiler进行GO和KEGG富集,再用HADDOCK分子对接验证GLP-1与核心网络蛋白的结构互作。识别出17个共享基因,包括STAT3、EP300、MAPK1和INSR,富集于胰岛素反应、缺氧适应、凋亡和葡萄糖相关通路,可用于探索GLP-1信号与糖尿病肾病共享的分子机制(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):胰高血糖素样肽-1(GLP-1)受体激动剂在糖尿病中提供肾脏保护益处,但将GLP-1信号与糖尿病肾病联系起来的分子机制仍不明确。本研究旨在通过整合UniProt中GLP-1的蛋白靶点与GeneCards中疾病相关基因,识别GLP-1活性与糖尿病肾病之间的共享分子靶点。使用STRING和Cytoscape结合MCODE聚类分析重叠基因集,随后通过clusterProfiler包进行Gene Ontology和KEGG富集分析。采用HADDOCK进行分子对接,以验证GLP-1与中心网络蛋白之间的结构相互作用。我们识别出17个共享基因,包括STAT3、EP300、MAPK1和INSR,它们形成一个密集连接的簇,富集于与胰岛素反应、缺氧适应、凋亡和葡萄糖相关的通路。
【主题与分类】
主题标签:Kidneys、Glucagon、Computational biology。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://search.dataone.org/view/sha256%3A8ebd2744014a07d2c3f5a38738ac5f8b974c1d9677b43adbcaaf81bf7d1d3708
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
胰高血糖素样肽-1(GLP-1)受体激动剂在糖尿病中具有肾脏保护作用,然而将GLP-1信号与糖尿病肾病联系起来的分子机制仍不明确。本研究旨在通过整合UniProt中GLP-1的蛋白质靶点与GeneCards中疾病相关基因,识别GLP-1活性与糖尿病肾病之间的共享分子靶点。使用STRING和Cytoscape对重叠基因集进行分析,并进行MCODE聚类,随后通过clusterProfiler包进行基因本体论和KEGG富集分析。采用HADDOCK进行分子对接,以验证GLP-1与核心网络蛋白之间的结构相互作用。我们识别出17个共享基因,包括STAT3、EP300、MAPK1和INSR,这些基因形成了一个连接密集的聚类,富集于与胰岛素反应、缺氧适应、细胞凋亡和葡萄糖代谢相关的通路中。
对接分析表明,GLP-1与STAT3、PIK3R1等存在直接且有利的结合,标题:# 数据来源:GLP-1与糖尿病肾病共享关键分子靶点 作者 Wanderson Gabriel Gomes de Melo¹ Regina Lúcia dos Santos Silva¹ Ianahanna Duarte Santos Soares¹ Bruno de Sousa Barbosa¹ Felipe Cardoso de Brito² Napoleão Martins Argôlo Neto¹ Dayseanny de Oliveira Bezerra² 所属机构 ¹ Universidade Federal do Piauí (UFPI),巴西特雷西纳 ² Instituto Federal do Piauí (IFPI),巴西特雷西纳 关联稿件期刊:《Canadian Journal of Physiology and Pharmacology》 稿件编号:cjpp-2025-0146 状态:已接受发表 ## 文件说明 csv_and_xlsx/ – 用于网络和富集分析的原始及处理后数据表(CSV/XLSX)。 tsv_and_txt/ – 基因列表、元数据以及来自STRING和clusterProfiler输出的格式化文本导出文件。 figures/ – 为可视化PPI网络、聚类拓扑和富集结果而生成的图。 others/ – 补充分析脚本(.R、.py)及支持性说明
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




