脂肪细胞释放核苷参与肥胖相关炎症

该数据集来自 search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症分类,主题标签涵盖基因表达、小鼠模型、Western blot 与质谱

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基因组Gene expressionMouse modelsWestern blotMass spectrometry
Adipocyte release of nucleosides contributes to obesity-associated inflammation

基本信息

模态
基因组
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

脂肪细胞释放核苷参与肥胖相关炎症

Adipocyte release of nucleosides contributes to obesity-associated inflammation

该数据集来自 search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症分类,主题标签涵盖基因表达、小鼠模型、Western blot 与质谱。源站描述显示,研究量化了小鼠脂肪细胞及脂肪组织的核苷释放,发现肥胖小鼠脂肪组织释放的核苷多于对照非肥胖小鼠,并导致组织间液浓度升高;人脂肪组织离体实验也观察到腺苷/脱氧腺苷、鸟苷/脱氧鸟苷和尿苷的显著释放。脂肪细胞部分通过 equilibrative nucleoside transporter 1(ENT1)释放核苷,进而诱导巨噬细胞 TNFα 和 IL-1β 表达。该数据可用于研究肥胖相关炎症机制及核苷代谢(来源 DataONE,Creative Commons Zero。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肥胖脂肪组织通过多种机制驱动炎症。细胞外核苷可通过激活 toll 样受体和嘌呤能受体诱导巨噬细胞炎症。本研究量化了脂肪细胞和脂肪组织的核苷释放。培养的小鼠脂肪细胞释放多种用于 RNA/DNA 的核苷。肥胖小鼠的脂肪组织比对照非肥胖小鼠释放更多核苷,导致组织间液浓度更高。与小鼠研究一致,人脂肪组织离体也显示出腺苷/脱氧腺苷、鸟苷/脱氧鸟苷和尿苷的显著释放。脂肪细胞部分通过 equilibrative nucleoside transporter 1(ENT1)释放核苷,这种释放诱导巨噬细胞 TNFα 和 IL-1β 表达。用 ENT1 抑制剂在体内处理小鼠增加了脂肪组织 inte

【主题与分类】

主题标签:Gene expression、Mouse models、Western blot、Mass spectrometry。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A4211f1ce0ce6b400ef32f73c3f577468bbdaff23d64265013f0686948499a00f

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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

肥胖脂肪组织通过多种机制驱动炎症。细胞外核苷可通过激活Toll样受体和嘌呤能受体诱导巨噬细胞炎症。本研究对脂肪细胞和脂肪组织的核苷释放进行了定量分析。培养的小鼠脂肪细胞释放多种用于RNA/DNA合成的核苷。肥胖小鼠的脂肪组织释放的核苷多于对照非肥胖小鼠,导致组织间液中的浓度更高。与小鼠研究一致,人脂肪组织在离体条件下也显示出腺苷/脱氧腺苷、鸟苷/脱氧鸟苷和尿苷的显著释放。脂肪细胞部分通过平衡型核苷转运体1(ENT1)释放核苷,这种释放可诱导巨噬细胞TNFα和IL-1β的表达。在体内用ENT1抑制剂处理小鼠,可增加脂肪组织间质核苷浓度和细胞因子表达。

这些数据揭示了一种此前未知的……,# 脂肪细胞释放核苷促进肥胖相关炎症 数据集DOI:10.5061/dryad.bk3j9kdp3 ## 数据及文件结构说明 细胞在多种条件下培养,核苷释放量通过LC-MS/MS-MRM进行定量。小鼠和人类脂肪组织外植体在PDSM灌流腔中培养,流出液中的核苷释放量进行定量。核苷转运体ENT1在人脂肪组织中的表达通过qPCR和Western blot进行定量。小鼠接受ENT1抑制剂处理,收集脂肪组织间质液以测定核苷浓度。同时收集脂肪组织用于细胞因子表达检测。小鼠巨噬细胞经脂肪细胞条件培养基或鸟苷处理,细胞因子表达通过qPCR进行定量 ### 文件与变量 #### 文件:Fig_1A_3T3.csv 描述: 3T3-L1成纤维细胞和脂肪细胞培养后,培养基重新

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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