Smurf1调控纤维化白内障中Smad信号通路[小鼠ASC]

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠损伤诱导的前囊下白内障(ASC)模型的RNA测序表达谱数据,用于研究Smurf1通过泛素-蛋白酶体系统调控TGF-β/BMP信号通路在纤维化白内障形成中的作用

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GSE245411: Smurf1 modulates Smad signaling pathway in fibrotic cataract formation [mouse_ASC]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

Smurf1调控纤维化白内障中Smad信号通路[小鼠ASC]

Smurf1 modulates Smad signaling pathway in fibrotic cataract formation [mouse_ASC]

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠损伤诱导的前囊下白内障(ASC)模型的RNA测序表达谱数据,用于研究Smurf1通过泛素-蛋白酶体系统调控TGF-β/BMP信号通路在纤维化白内障形成中的作用。数据涵盖Smurf1抑制剂A01处理后的全局基因表达变化,可支持差异表达分析、通路富集分析及Smurf1相关分子机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:TGF-β/BMP信号通路在纤维化白内障中具有重要作用。Smurf1是一种泛素蛋白连接酶,通过泛素-蛋白酶体系统(UPS)调控TGF-β/BMP信号通路。本研究旨在探究Smurf1在纤维化白内障进展中的作用及其潜在机制。方法:我们采用小鼠损伤诱导的前囊下白内障(ASC)模型,并通过前房注射给予Smurf1抑制剂A01进行体内研究。进行RNA测序以检查全局基因表达变化。使用晶状体前囊的全片免疫荧光测定囊下混浊的体积。利用慢病毒在SRA01/04中创建Smurf1敲低或过表达的细胞系。通过Simple Western评估蛋白质水平。评估晶状体上皮细胞(LEC)增殖

【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:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE245411

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 14 202,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

目的:TGF-β/BMP信号通路在纤维化白内障中具有重要作用。Smurf1是一种泛素蛋白连接酶,通过泛素-蛋白酶体系统(UPS)调控TGF-β/BMP信号通路。本研究旨在探讨Smurf1在纤维化白内障进展中的作用及其潜在机制。方法:我们采用小鼠损伤诱导的前囊下白内障(ASC)模型,并通过前房注射给予Smurf1抑制剂A01进行体内研究。采用RNA测序检测全局基因表达变化。通过晶状体前囊全铺片免疫荧光确定囊下混浊体积。利用慢病毒在SRA01/04细胞中构建Smurf1敲低或过表达的细胞系。通过Simple Western评估蛋白水平。通过CCK8和EdU实验评估晶状体上皮细胞(LEC)增殖。通过Transwell和伤口愈合实验检测LEC迁移。结果:在ASC模型中,与细胞增殖、迁移、上皮-间质转化(EMT)、TGF-β/BMP通路及UPS相关的基因(包括Smurf1)的mRNA水平上调。

Smurf1的mRNA表达在年龄相关性白内障患者的前囊膜中也呈上调。前房注射A01可抑制ASC形成和EMT。体外敲低Smurf1可导致LECs的增殖、TGF-β2诱导的迁移和EMT减少。抑制Smurf1可上调Smad1、Smad5和pSmad1/5。相反,Smurf1过表达则表现出相反的表型。结论:Smurf1通过调控Smad信号通路影响LECs的增殖、迁移和EMT,从而调控纤维化白内障的进展,为纤维化白内障的治疗提供了新的靶点。

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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