黄芩素通过抑制系膜细胞FN1介导的细胞外基质重塑改善糖尿病肾病
研究围绕糖尿病肾病中细胞外基质异常积累与肾纤维化,通过反向网络药理学整合多个人类肾小球转录组队列并结合WGCNA与机器学习模型筛选枢纽基因,鉴定FN1为ECM相关首位特征,并对应候选化合物黄芩素;同时利用小鼠单细胞RNA测序比较3例DKD与3例对照,显示Fn1主要在系膜细胞表达且显著上调

基本信息
资源简介
黄芩素通过抑制系膜细胞FN1介导的细胞外基质重塑改善糖尿病肾病
Baicalein Ameliorates Diabetic Kidney Disease by Suppressing FN1-Mediated Extracellular Matrix Remodeling in Mesangial Cells
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE335999_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(GPL24247,10090)。研究围绕糖尿病肾病中细胞外基质异常积累与肾纤维化,通过反向网络药理学整合多个人类肾小球转录组队列并结合WGCNA与机器学习模型筛选枢纽基因,鉴定FN1为ECM相关首位特征,并对应候选化合物黄芩素;同时利用小鼠单细胞RNA测序比较3例DKD与3例对照,显示Fn1主要在系膜细胞表达且显著上调。数据可用于糖尿病肾病机制研究与候选药物靶点分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 22 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):糖尿病肾病(DKD)是全球终末期肾病的首要病因,其进展与异常的细胞外基质(ECM)积累和肾纤维化密切相关,而现有疗法无法充分阻止这一过程。采用反向网络药理学策略,我们整合了多个人类肾小球转录组队列(GSE30528、GSE96804、GSE104948),并应用加权基因共表达网络分析(WGCNA)结合113种机器学习模型排列来识别候选枢纽基因;纤连蛋白1(FN1)在ECM相关特征中排名第一(平均|SHAP|=0.182)。反向网络药理学随后确定黄芩素为对应于FN1的候选生物活性化合物。我们自己的小鼠单细胞RNA测序(3例DKD对3例对照)表明,Fn1主要在系膜细胞中表达,并显著上调
【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=GSE335999
【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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- OpenDataLab:
数据说明
糖尿病肾病(DKD)是全球终末期肾病的首要病因,其进展与细胞外基质(ECM)异常积聚及肾脏纤维化密切相关,而现有疗法无法充分阻止这一过程。我们采用反向网络药理学策略,整合多个人类肾小球转录组队列(GSE30528、GSE96804、GSE104948),并应用加权基因共表达网络分析(WGCNA)结合113种机器学习模型排列组合,以识别候选枢纽基因;纤连蛋白1(FN1)在ECM相关特征中排名第一(平均|SHAP| = 0.182)。反向网络药理学随后确定黄芩素为与FN1对应的候选生物活性化合物。我们自己的小鼠单细胞RNA测序(3例DKD vs 3例对照)表明,Fn1主要表达于系膜细胞,且在DKD中较对照组显著上调,内皮细胞表达 modest,所有其他细胞类型中信号近乎阴性。
在体内,db/db糖尿病小鼠表现出显著升高的血糖(29.13 ± 1.60 vs 5.22 ± 0.24 mmol/L)、血清肌酐(29.73 ± 2.21 vs 14.15 ± 1.32 µmol/L)和血尿素氮(11.88 ± 0.81 vs 5.30 ± 0.43 mmol/L);黄芩素干预显著降低了上述三项指标,并抑制了肾脏FN1、Collagen I、α-SMA和TGF-β1的mRNA及蛋白表达,组织学上肾小球系膜扩张和间质纤维化得到改善。系膜细胞回补实验进一步表明,FN1过表达部分逆转了黄芩素对高糖诱导的ECM沉积和系膜细胞活化的抑制作用,提示FN1是黄芩素抗纤维化作用的一个促成介质。总体而言,本研究通过多组学整合、动物建模和细胞水平功能验证,揭示黄芩素通过抑制系膜细胞中FN1介导的ECM重塑来改善DKD,prov
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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