吡格列酮治疗后PCOS患者骨骼肌转录谱分析

本数据集来自 omicsdi.org,收录了 PCOS 患者经吡格列酮治疗后的骨骼肌转录谱数据。研究以 Affymetrix 微阵列检测 10 名肥胖 PCOS 女性接受吡格列酮(30 mg/日,共 16 周)前后骨骼肌基因表达变化,并与 13 名健康对照女性比较

omicsdi
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基因组回归Transcriptomics
Transcription profiling of human skeletal muscle of PCOS patients after pioglitazone therapy

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

吡格列酮治疗后PCOS患者骨骼肌转录谱分析

本数据集来自 omicsdi.org,收录了 PCOS 患者经吡格列酮治疗后的骨骼肌转录谱数据。研究以 Affymetrix 微阵列检测 10 名肥胖 PCOS 女性接受吡格列酮(30 mg/日,共 16 周)前后骨骼肌基因表达变化,并与 13 名健康对照女性比较。受试者经正常血糖-高胰岛素钳夹代谢表征。该数据可用于探索 TZD 改善 PCOS 胰岛素敏感性的转录机制,分析治疗前后及与健康对照间的差异表达基因与通路变化(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胰岛素抵抗是 PCOS 女性常见的代谢异常,并导致 2 型糖尿病风险升高。研究表明,噻唑烷二酮类(TZD)可改善 PCOS 患者的代谢紊乱。我们假设 TZD 在 PCOS 中的作用部分由肌肉转录谱改变所介导,从而有利于胰岛素敏感性。使用 Affymetrix 微阵列,我们检测了吡格列酮(30 mg/天,共 16 周)对 10 名肥胖 PCOS 女性骨骼肌基因表达的影响,这些患者通过正常血糖-高胰岛素钳夹进行了代谢表征。此外,我们还探索了这些 PCOS 患者治疗前与 13 名健康对照女性之间的基因表达变化。吡格列酮治疗改善了胰岛素刺激的总葡萄糖代谢、氧化和非氧化葡萄糖代谢,并降低了空腹血清胰岛素(所有 p < 0.05)。全局通路分析

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。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://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-8157

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    • 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

胰岛素抵抗是多囊卵巢综合征(PCOS)女性中常见的代谢异常,并导致2型糖尿病风险升高。研究表明,噻唑烷二酮类药物(TZD)可改善PCOS患者的代谢紊乱。我们假设TZD在PCOS中的效应部分是通过改变肌肉的转录谱、使其有利于胰岛素敏感性所介导的。我们使用Affymetrix微阵列,检测了吡格列酮(30 mg/天,共16周)对10名肥胖PCOS女性骨骼肌基因表达的影响,这些患者均通过正常血糖-高胰岛素钳夹试验进行了代谢特征评估。此外,我们还探索了这些PCOS患者治疗前与13名健康对照女性之间的基因表达变化。吡格列酮治疗改善了胰岛素刺激的总葡萄糖代谢、氧化性和非氧化性葡萄糖代谢,并降低了空腹血清胰岛素(均p < 0.05)。

使用基因图谱注释器和通路分析器(GenMAPP 2.1)及基因集富集分析(GSEA 2.0.1)进行的全局通路分析显示,在接受吡格列酮治疗的PCOS患者中,涉及线粒体氧化磷酸化(OXPHOS)、核糖体蛋白、mRNA加工反应组、翻译因子以及蛋白酶体复合物的基因显著上调。实时定量PCR表明,OXPHOS基因的上调是由PGC-1M-NM-1表达增加所介导的(p < 0.05)。使用GenMAPP 2.1和GSEA 2.1比较,治疗前PCOS患者中涉及核糖体蛋白和OXPHOS的基因表达相较于匹配的健康女性是下调的。这些数据表明,吡格列酮治疗部分通过协调上调PCOS患者骨骼肌中参与线粒体氧化代谢和蛋白质生物合成的基因来恢复胰岛素敏感性。吡格列酮治疗的这些转录效应可能有助于预防这些女性发生2型糖尿病。实验总体设计:十名患有PCOS的肥胖育龄女性参与

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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