CircZBTB44编码ZBTB44-342aa抑制cGAS-STING通路缓解人主动脉瓣间质细胞成骨分化
研究聚焦钙化性主动脉瓣疾病中编码环状RNA的作用,通过转录组测序鉴定CircZBTB44,并探究其编码肽ZBTB44-342aa在体外和体内实验中的生物学功能及机制

基本信息
资源简介
CircZBTB44编码ZBTB44-342aa抑制cGAS-STING通路缓解人主动脉瓣间质细胞成骨分化
Circular ZBTB44-encoded ZBTB44-342aa alleviates osteogenic differentiation of human aortic valve interstitial cells by inhibiting the cGAS-STING pathway
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE295765_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱,物种为人(9606),平台GPL24676。研究聚焦钙化性主动脉瓣疾病中编码环状RNA的作用,通过转录组测序鉴定CircZBTB44,并探究其编码肽ZBTB44-342aa在体外和体内实验中的生物学功能及机制。数据可用于分析环状RNA表达谱、探索编码环状RNA与CAVD进展的关系,以及支持相关分子机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 28 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:环状RNA(circRNA)参与多种生理病理活动,并在钙化性主动脉瓣疾病(CAVD)进展中发挥关键作用。然而,编码circRNA在CAVD中的作用仍不清楚。本研究旨在表征编码circRNA并探索其在CAVD中的功能。方法:我们通过转录组测序鉴定环状锌指和BTB结构域蛋白44(CircZBTB44),并通过一系列实验表征其编码能力。我们通过体内和体外实验研究了circZBTB44及其编码肽ZBTB44-342aa在CAVD中的生物学作用及其作用机制。结果:我们发现circZBTB44通过N6-甲基腺苷修饰促进ZBTB44-342aa的翻译。在功能上,ZBTB44-342aa减轻线粒体DNA(mtDNA)释放到细胞质中
【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:GPL24676、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=GSE295765
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 15 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景 环状RNA(circRNAs)参与多种病理生理活动,并在钙化性主动脉瓣疾病(CAVD)进展中发挥关键作用。然而,编码型circRNAs在CAVD中的作用仍不清楚。本研究旨在表征编码型circRNAs并探索其在CAVD中的功能。方法 我们通过转录组测序鉴定了环状锌指和BTB结构域蛋白44(CircZBTB44),并通过一系列实验表征了其编码能力。我们通过体内和体外实验研究了circZBTB44及其编码肽ZBTB44-342aa在CAVD中的生物学作用及其作用机制。结果 我们发现circZBTB44通过N6-甲基腺苷修饰促进ZBTB44-342aa的翻译。在功能上,ZBTB44-342aa减轻线粒体DNA(mtDNA)释放至细胞质,抑制环鸟苷酸-腺苷酸合成酶-干扰素基因刺激因子(cGAS-STING)通路的激活,并减轻人主动脉瓣间质细胞(HAVICs)的成骨分化。
在体内,circZBTB44腺相关病毒和STING缺失减轻了主动脉瓣损伤(AVI)模型中诱导的主动脉瓣病变。在体外,circZBTB44的过表达或ZBTB44-342aa重组蛋白的外源性添加抑制了HAVICs的成骨反应。相反,siRNA介导的circZBTB44敲低增强了该反应。此外,H-151诱导的STING抑制减轻了HAVICs的成骨反应,而二聚氨基苯并咪唑对STING的激活则加剧了该反应。ZBTB44-342aa通过与胰岛素样生长因子2 mRNA结合蛋白3结合来抑制线粒体分裂,从而减少mtDNA向细胞质的泄漏并促进钙/钙调蛋白依赖性蛋白激酶1的稳定性。这种减少抑制了STING激活并抑制了下游成骨反应。Con
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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