B结构域缺失型凝血因子VIII与全长凝血因子VIII在细胞内加工及细胞反应中的显著差异

该数据集来自NCBI GEO(GSE269207),包含1个文件,主题为表达谱分析(高通量测序),物种为人(9606),平台GPL16791

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基因组回归GPL167919606
GSE269207: B-Domain deleted Factor VIII exhibits notable differences in intracellular processing and cellular responses when compared to full length Factor VIII

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

B结构域缺失型凝血因子VIII与全长凝血因子VIII在细胞内加工及细胞反应中的显著差异

B-Domain deleted Factor VIII exhibits notable differences in intracellular processing and cellular responses when compared to full length Factor VIII

该数据集来自NCBI GEO(GSE269207),包含1个文件,主题为表达谱分析(高通量测序),物种为人(9606),平台GPL16791。研究比较了全长与B结构域缺失型凝血因子VIII在HEK293单细胞克隆中的细胞内运输、表达、分泌和储存差异,并分析FVIII拷贝数与表达水平的相关性。数据可用于探究血友病A基因治疗中FVIII水平随时间下降的细胞机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:血友病A的基因治疗已取得良好效果。然而,主要问题是FVIII血液水平缺乏可持续性;此外,也没有关于靶细胞细胞反应的数据。靶向肝细胞和使用B结构域缺失的F8是两个非自然现象,可能与FVIII血液水平随时间下降有关,这强烈要求对可疑机制在细胞水平进行彻底研究。目的:本研究的目的是比较不同形式(FL vs BDD)的细胞运输和反应,以及细胞中FVIII的表达和分泌水平。方法:我们建立了表达不同水平全长或B结构域缺失FVIII的单细胞HEK293克隆。我们研究了FVIII拷贝数与表达、分泌和储存水平之间的相关性,以及稳态

【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:GPL16791、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE269207

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

背景:用于治疗A型血友病的基因疗法已取得良好效果。然而,主要问题是FVIII血液水平缺乏持续性;此外,尚无关于靶细胞细胞反应的数据。靶向肝细胞以及使用B结构域缺失的F8,是两种非自然现象,可能与FVIII血液水平随时间下降有关,这强烈要求在细胞水平上对疑似机制进行深入研究。目的:本研究旨在比较细胞对不同形式(全长型与B结构域缺失型)的转运和反应,以及细胞中FVIII的表达和分泌水平。方法:我们建立了表达不同水平全长型或B结构域缺失型FVIII的单细胞HEK293克隆。我们研究了FVIII拷贝数与表达、分泌和储存水平之间的相关性,以及与稳态细胞参数(如ATP水平、细胞增殖、细胞内标志物共分离及与FVIII的共定位)之间的相关性。测定了氯喹、放线菌酮、葡萄糖缺乏和BFA处理细胞的效果。

此外,我们进行了3´RNA-seq以进行表达谱分析。结果:我们的结果表明,BDD与FL克隆在表达/拷贝数(BDD中较高)、分泌(BDD中较高)和细胞内储存(FL中较高)方面存在差异。FL的细胞增殖率较高,而BDD克隆的ATP较高。氯喹处理降低了FL克隆的分泌,但未降低BDD的分泌,而饥饿、环己酰亚胺和BFA具有相似效应。细胞标志物与FVIII的共定位显示,FVIII BDD在ER/ERGIC/GABARAP和GAPARAPL1/溶酶体中的存在减少,而在GABARAPL2和LC3B囊泡中观察到较高。生物信息学分析证实该细胞表型为差异激活的通路和过程,包括细胞质组织、能量、应激和增殖相关。最后,表达与水平的关联

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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