Parvalbumin介导糖尿病中牙周炎加重的肾小管损伤

研究关注糖尿病背景下牙周炎对肾小管损伤的加重作用,涉及KK-Ay小鼠、结扎诱导牙周炎(LIP)及肾小管损伤标志物LCN2等

geo
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基因组分类GPL3487110090
GSE333212: Parvalbumin Mediates Periodontitis-Enhanced Tubular Injury in Diabetes

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Parvalbumin介导糖尿病中牙周炎加重的肾小管损伤

Parvalbumin Mediates Periodontitis-Enhanced Tubular Injury in Diabetes

该数据集来自NCBI GEO,标题为Parvalbumin Mediates Periodontitis-Enhanced Tubular Injury in Diabetes,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类。数据包含1个文件(GSE333212_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL34871。研究关注糖尿病背景下牙周炎对肾小管损伤的加重作用,涉及KK-Ay小鼠、结扎诱导牙周炎(LIP)及肾小管损伤标志物LCN2等。可用于探索牙周炎与糖尿病肾病肾小管损伤关联的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):糖尿病肾病(DN)是长期糖尿病引起的一种主要慢性肾脏疾病,其特征是代谢和炎症应激驱动下肾小球和肾小管 compartments 的进行性损伤。虽然临床和流行病学研究已将牙周炎与糖尿病中较差的肾脏结局联系起来,但这种关联的分子机制仍不清楚。在本研究中,我们检查了结扎诱导的牙周炎(LIP)是否会加重2型糖尿病KK-Ay小鼠的肾小管损伤,并探索了肾小管损伤进展中可能的 contributing factor 及其相关分子机制。在KK-Ay小鼠中,LIP加重了肾功能障碍,表现为肾小管损伤标志物脂质运载蛋白2(LCN2)表达增加、更明显的间质纤维化、巨噬细胞浸润增加以及系统 disturbances。

【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:GPL34871、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=GSE333212

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

糖尿病肾病(DN)是长期糖尿病引起的一种主要形式的慢性肾脏病,其特征是由代谢和炎症应激驱动的肾小球和肾小管进行性损伤。虽然临床和流行病学研究已将牙周炎与糖尿病患者更差的肾脏结局联系起来,但这种关联的分子机制仍不清楚。在本研究中,我们检验了结扎诱导的牙周炎(LIP)是否会加重2型糖尿病KK-Ay小鼠的肾小管损伤,并探讨了可能的促成因素及其在肾小管损伤进展中的相关分子机制。在KK-Ay小鼠中,LIP加重了肾功能障碍,表现为肾小管损伤标志物脂质运载蛋白2(LCN2)表达增加、间质纤维化更为明显、巨噬细胞浸润增加以及全身电解质平衡紊乱。肾小管组分的转录组分析显示,LIP在糖尿病肾脏中诱导了明显的基因表达变化,富集于离子转运、钙信号、MAPK信号和糖尿病代谢相关通路。

在最显著上调的基因中,钙结合蛋白parvalbumin(PVALB)被发现可能是糖尿病状态下肾小管损伤的促进因素。LIP主要在KK-Ay小鼠的远曲小管(DCT)中增强PVALB表达。在巨噬细胞模型(J774A.1和THP-1)中,重组PVALB强烈诱导IL-1β的表达和分泌,尤其在高血糖条件下。机制上,PVALB通过TLR2和/或TLR4激活NF-κB和p38 MAPK信号通路,导致J774A.1中NLRP3炎症小体活化、caspase-1剪切和IL-1β成熟。药理学抑制caspase-1可显著减弱J774A.1和THP-1的IL-1β分泌。总体而言,这些发现表明牙周炎加重DN中的肾小管损伤,并确定PVALB是潜在的

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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