N-acetylcysteine通过FAP和儿茶酚胺通路重编程肥胖中的脂肪组织炎症与脂解

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE309653,研究N-acetylcysteine(NAC)在饮食诱导肥胖中对白色脂肪组织的作用

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基因组回归GPL1905710090
GSE309653: N-acetylcysteine reprograms adipose tissue inflammation and lipolysis via FAP and catecholamine pathways in obesity

基本信息

模态
基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

N-acetylcysteine通过FAP和儿茶酚胺通路重编程肥胖中的脂肪组织炎症与脂解

N-acetylcysteine reprograms adipose tissue inflammation and lipolysis via FAP and catecholamine pathways in obesity

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE309653,研究N-acetylcysteine(NAC)在饮食诱导肥胖中对白色脂肪组织的作用。数据包含1个文件GSE309653_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台GPL19057。研究显示NAC抑制高脂饮食诱导的体重增加,以UCP1非依赖方式增加能量消耗,选择性增强附睾白色脂肪组织脂解,抑制儿茶酚胺降解酶并增强β-肾上腺素能驱动的脂解,部分由抑制脂肪组织巨噬细胞NLRP3炎症小体介导,并鉴定FAP为关键NAC响应基因。可用于肥胖代谢与脂肪组织转录组分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):N-acetylcysteine(NAC)是一种众所周知的抗氧化剂,已被证明可减轻氧化应激并改善代谢健康。本研究探讨了NAC如何预防饮食诱导的肥胖,特别关注其对白色脂肪组织(WAT)的影响。在此,我们表明NAC治疗通过一种不依赖UCP1的机制抑制了高脂饮食诱导的体重增加并增加了能量消耗。NAC选择性增强了附睾WAT中的脂解,但未增强皮下WAT或棕色脂肪组织中的脂解。重要的是,我们发现NAC抑制了儿茶酚胺降解酶并增强了β-肾上腺素能驱动的脂解。这些效应部分由抑制脂肪组织巨噬细胞中的NLRP3炎症小体活性所介导。转录组分析鉴定出成纤维细胞活化蛋白(FAP),一种降解FGF21的蛋白酶,作为关键的NAC响应基因,并且pha

【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/肥胖症。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE309653

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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

N-乙酰半胱氨酸(NAC)是一种众所周知的抗氧化剂,已被证明可缓解氧化应激并改善代谢健康。本研究探讨了NAC如何抵抗饮食诱导的肥胖,尤其关注其对白色脂肪组织(WAT)的作用。在此,我们表明,NAC治疗抑制了高脂饮食诱导的体重增加,并通过一种不依赖UCP1的机制增加了能量消耗。NAC选择性增强了附睾WAT中的脂解,但未增强皮下WAT或棕色脂肪组织中的脂解。重要的是,我们发现NAC抑制儿茶酚胺降解酶并增强β-肾上腺素能驱动的脂解。这些作用部分是通过抑制脂肪组织巨噬细胞中的NLRP3炎症小体活性介导的。转录组分析鉴定出可降解FGF21的蛋白酶——成纤维细胞活化蛋白(FAP)——是关键的NAC应答基因,而药理学抑制FAP可重现NAC的上述作用。此外,我们证明,NLRP3活化的巨噬细胞释放的IL-1β可刺激脂肪细胞中ELK1介导的Fap转录,从而建立促炎性IL-1β–ELK1–FAP信号轴。

这些发现揭示了NAC调节脂肪组织炎症和脂解的新机制,突显了其治疗肥胖的治疗潜力。

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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