FTO升高通过调控巨噬细胞炎症表型缓解脓毒症诱导的急性肾损伤 [MeRIP-seq]

研究聚焦脓毒症诱导的急性肾损伤(SAKI),通过分析GSE32707和GSE69063数据集,发现FTO是脓毒症患者外周血转录组中唯一显著下调的m6A相关蛋白

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基因组分类GPL2424710090
GSE297679: Elevated FTO alleviates sepsis-induced acute kidney injury by regulating macrophage inflammatory phenotypes [MeRIP-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

FTO升高通过调控巨噬细胞炎症表型缓解脓毒症诱导的急性肾损伤 [MeRIP-seq]

Elevated FTO alleviates sepsis-induced acute kidney injury by regulating macrophage inflammatory phenotypes [MeRIP-seq]

该数据集为GSE297679,来源于NCBI,包含1个文件GSE297679_series_matrix.txt.gz,采用MeRIP-seq高通量测序技术。研究聚焦脓毒症诱导的急性肾损伤(SAKI),通过分析GSE32707和GSE69063数据集,发现FTO是脓毒症患者外周血转录组中唯一显著下调的m6A相关蛋白。在CLP脓毒症小鼠的肾组织和腹腔巨噬细胞中,m6A修饰增加且FTO表达降低。数据可用于探索FTO调控巨噬细胞炎症表型及脓毒症肾损伤的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):近期研究已将N6-甲基腺苷(m6A)的失调与脓毒症诱导的急性肾损伤(SAKI)联系起来,凸显了管理过度促炎细胞因子产生及后续器官功能障碍的持续挑战。在本研究中,我们分析了数据集GSE32707和GSE69063,发现肥胖相关蛋白(FTO)是脓毒症患者外周血样本转录组中m6A相关蛋白里唯一表现出显著下调的基因。我们进一步证明,接受盲肠结扎穿刺(CLP)的脓毒症小鼠在肾组织和腹腔巨噬细胞(PMs)中均表现出m6A修饰增加和FTO表达降低。我们的研究结果表明,FTO水平升高与脓毒症期间死亡率和肾损伤降低相关,并且FTO在脂多糖中的上调

【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:GPL24247、10090。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://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE297679

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 04 202,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

近期研究已将N6-甲基腺苷(m6A)的失调与脓毒症诱导的急性肾损伤(SAKI)联系起来,凸显了控制过度促炎细胞因子产生及后续器官功能障碍所面临的持续挑战。在本研究中,我们分析了数据集GSE32707和GSE69063,发现肥胖相关蛋白(FTO)是脓毒症患者外周血样本转录组中唯一在m6A相关蛋白中呈现显著下调的基因。我们进一步证明,接受盲肠结扎穿刺(CLP)的脓毒症小鼠在肾组织和腹腔巨噬细胞(PMs)中均表现出m6A修饰增加和FTO表达降低。我们的研究结果揭示,FTO水平升高与脓毒症期间死亡率和肾损伤降低相关,并且在脂多糖(LPS)刺激的巨噬细胞中上调FTO可导致促炎细胞因子产生减少。

在机制上,通过对巨噬细胞的多组学分析,我们发现了一种新机制,即基质金属蛋白酶9(MMP-9)作为FTO的直接靶点,FTO对其翻译效率具有正向影响。此外,体内和体外数据均证实,MMP-9水平降低对减轻炎症反应和缓解肾损伤产生了不利影响。总体而言,我们的研究结果强调了FTO/m6A/MMP-9轴在调控促炎分泌中的关键作用,并增进了我们对SAKI进展过程中转录组图景的理解。

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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