GSE49000:SRT2104延长标准饮食雄性小鼠生存并保留骨与肌肉量

源站描述显示,研究考察 SIRT1 合成小分子激活剂 SRT2104 对标准饮食雄性小鼠寿命及健康指标的影响,涉及运动协调、骨密度、胰岛素敏感性、线粒体含量与炎症等表型

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL688510090
GSE49000: SRT2104 extends survival of male mice on a standard diet and preserves bone and muscle mass

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE49000:SRT2104延长标准饮食雄性小鼠生存并保留骨与肌肉量

SRT2104 extends survival of male mice on a standard diet and preserves bone and muscle mass

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE49000_series_matrix.txt.gz,为基于 GPL6885 平台的表达谱芯片数据,物种为小鼠(10090)。源站描述显示,研究考察 SIRT1 合成小分子激活剂 SRT2104 对标准饮食雄性小鼠寿命及健康指标的影响,涉及运动协调、骨密度、胰岛素敏感性、线粒体含量与炎症等表型。数据可用于分析 SRT2104 处理相关的基因表达变化,探索衰老及相关代谢与组织萎缩过程的分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 18 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):SIRT1 表达增加可延长低等生物寿命并延缓哺乳动物年龄相关疾病的发生。在此,我们展示 SRT2104——一种 SIRT1 的合成小分子激活剂——可延长标准饮食喂养小鼠的平均寿命和最大寿命。伴随这一效果的是健康状况改善,包括运动协调性、运动表现、骨密度和胰岛素敏感性增强,并与线粒体含量升高和炎症减轻相关。在萎缩实验模型中,短期 SRT2104 治疗可保留骨与肌肉量。这些结果表明,可以设计出能够减缓哺乳动物衰老并延缓多种年龄相关疾病的小分子,支持 SIRT1 激活剂在人类中的治疗潜力。

【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:Expression profiling by array、GPL6885、10090。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=GSE49000

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 22 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE49000

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

SIRT1表达的升高可延长低等生物的寿命,并延缓哺乳动物年龄相关疾病的发生。在此,我们展示了一种合成小分子SIRT1激活剂SRT2104,在标准饮食喂养的小鼠中,它既能延长平均寿命也能延长最长寿命。伴随这一效果的是健康状况的改善,包括运动协调性增强、表现提升、骨密度增加及胰岛素敏感性提高,这些改善与线粒体含量增加和炎症减少相关。在实验性萎缩模型中,短期SRT2104治疗能够保持骨量和肌肉质量。这些结果表明,设计能够减缓衰老并延迟哺乳动物多种年龄相关疾病的小分子是可行的,这支持了SIRT1激活剂在人类中的治疗潜力。关键词:Sirtuins、寿命、健康寿命、骨质疏松、肌肉萎缩、炎症

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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