GATA3致病性变异所致HDR综合征中的低镁血症

该数据集来自NCBI,标题为GATA3致病性变异所致HDR综合征中的低镁血症,属于内分泌、营养和代谢疾病分类。数据包含1个文件GSE316787_series_matrix.txt.gz,主题涉及基因组结合/占据谱分析的高通量测序,物种平台标注为GPL19057和10090

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基因组预测GPL1905710090
GSE316787: Hypomagnesemia in HDR syndrome caused by pathogenic variants of GATA3

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GATA3致病性变异所致HDR综合征中的低镁血症

Hypomagnesemia in HDR syndrome caused by pathogenic variants of GATA3

该数据集来自NCBI,标题为GATA3致病性变异所致HDR综合征中的低镁血症,属于内分泌、营养和代谢疾病分类。数据包含1个文件GSE316787_series_matrix.txt.gz,主题涉及基因组结合/占据谱分析的高通量测序,物种平台标注为GPL19057和10090。源站描述指出GATA3杂合致病性变异导致HDR综合征,低镁血症虽非典型关联但已有报道,研究旨在确定其在HDR综合征中的患病率并探索GATA3如何影响镁平衡。该数据可用于研究GATA3变异与镁代谢的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:转录因子GATA结合蛋白3(GATA3)的杂合致病性变异导致甲状旁腺功能减退、感音神经性耳聋和肾发育不良(HDR)综合征,也称为Barakat综合征。虽然通常与该疾病无关,但已有低镁血症的报道。我们旨在确定其在HDR综合征中的患病率,并探索GATA3如何影响镁平衡。

【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:GPL19057、10090。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE316787

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 10 202,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:转录因子GATA结合蛋白3(GATA3)的杂合致病性变异可导致甲状旁腺功能减退、感音神经性耳聋和肾发育不良(HDR)综合征,也称为Barakat综合征。低镁血症虽通常与该病无典型关联,但已有报道。本研究旨在确定其在HDR综合征中的患病率,并探讨GATA3如何影响镁平衡。方法:通过欧洲罕见肾脏病参考网络(ERKNet)和欧洲罕见内分泌疾病参考网络(Endo-ERN)收集了66例携带GATA3变异患者的回顾性临床和实验室数据。在小鼠远端卷曲小管细胞系中进行GATA3染色质免疫沉淀(ChIP)测序,并在人胚胎肾293(HEK293)细胞中通过双启动子荧光素酶试验进行验证。结果:队列中女性占47%,中位年龄为16岁(0–74岁),56%具有完整的HDR三联征。总体而言,25%存在低镁血症(Z评分:<-2)。镁水平与甲状旁腺激素(PTH)、估算肾小球滤过率、基因型或其他表型特征均无相关性。

染色质免疫共沉淀测序显示GATA3结合于镁通道Trpm6和Slc12a3(编码噻嗪敏感性钠-氯共转运体[NCC])的启动子。荧光素酶实验显示GATA3使TRPM6启动子活性增加23倍,使SLC12A3增加10倍。致病性GATA3变异体未能激活这些启动子。结论:低镁血症是HDR综合征一个未被充分认识的特征。我们的发现提示GATA3的致病性变异损害了参与肾脏镁重吸收基因的转录调控。我们建议将血清镁测定纳入诊断为HDR综合征患者的标准临床检查中。

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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