GSE210407:Alpha4通过调控胰岛素信号对脂肪细胞维持和线粒体稳态至关重要

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,研究磷酸酶结合蛋白Alpha4(α4)在脂肪细胞胰岛素信号与抵抗中的作用

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GSE210407: Alpha4 is Critical for Adipocyte Maintenance and Mitochondrial Homeostasis through Regulation of Insulin Signaling

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

GSE210407:Alpha4通过调控胰岛素信号对脂肪细胞维持和线粒体稳态至关重要

Alpha4 is Critical for Adipocyte Maintenance and Mitochondrial Homeostasis through Regulation of Insulin Signaling

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,研究磷酸酶结合蛋白Alpha4(α4)在脂肪细胞胰岛素信号与抵抗中的作用。数据覆盖脂肪细胞特异性α4失活对胰岛素诱导的Akt介导Ser/Thr磷酸化、胰岛素受体Tyr磷酸化、PTP1B表达、脂肪生成及线粒体氧化等影响,可用于内分泌与糖尿病相关基因表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胰岛素信号通过蛋白磷酸化网络介导。该网络的失调是肥胖、2型糖尿病和代谢综合征的核心。在此,我们研究了磷酸酶结合蛋白Alpha4(α4)的作用,该蛋白对Ser/Thr蛋白磷酸酶PP2A在脂肪细胞胰岛素作用/抵抗中至关重要。出乎意料的是,脂肪细胞特异性α4失活损害了胰岛素诱导的Akt介导的Ser/Thr磷酸化,尽管PP2A水平降低。有趣的是,α4缺失还减少了胰岛素诱导的胰岛素受体Tyr磷酸化。这是由于α4与Y-box蛋白1(YBX1)的关联减少,导致Tyr磷酸酶PTP1B表达增强。此外,脂肪细胞特异性敲除α4导致脂肪生成受损和线粒体氧化改变,进而增加炎症、全身胰岛素

【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:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE210407

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 31 202,引用时请注意版本时效。

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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

胰岛素信号通过蛋白质磷酸化网络介导。该网络的失调是肥胖、2型糖尿病和代谢综合征的核心。本研究探讨了磷酸酶结合蛋白Alpha4(α4)在脂肪细胞胰岛素作用/抵抗中的作用,该蛋白对Ser/Thr蛋白磷酸酶PP2A至关重要。出乎意料的是,脂肪细胞特异性失活α4会损害胰岛素诱导的Akt介导的Ser/Thr磷酸化,尽管PP2A水平降低。有趣的是,α4的缺失还减少了胰岛素诱导的胰岛素受体Tyr磷酸化。这是由于α4与Y-box蛋白1(YBX1)的结合减少,导致Tyr磷酸酶PTP1B表达增强。此外,脂肪细胞特异性敲除α4会导致脂肪生成受损和线粒体氧化改变,进而引起炎症增加、全身性胰岛素抵抗、肝脂肪变性、胰岛增生和产热受损。因此,α4/YBX1介导的胰岛素受体信号通路对于维持胰岛素敏感性、正常脂肪组织稳态和全身代谢至关重要。

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。

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