小鼠主动脉平滑肌细胞在TNFR1/LTBR NF-kB信号联合激活下分化为淋巴组织组织者

该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件,研究小鼠主动脉平滑肌细胞在TNFR1与LTβR联合激活后的转录变化

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL126110090
GSE15062: Mouse aorta smooth muscle cells differentiate into lymphoid tissue organizers upon combined TNFR1/LTBR NF-kB signaling

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

小鼠主动脉平滑肌细胞在TNFR1/LTBR NF-kB信号联合激活下分化为淋巴组织组织者

Mouse aorta smooth muscle cells differentiate into lymphoid tissue organizers upon combined TNFR1/LTBR NF-kB signaling

该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件,研究小鼠主动脉平滑肌细胞在TNFR1与LTβR联合激活后的转录变化。源站描述显示,TNF激活经典RelA NF-κB通路,激动性抗LTβR抗体同时激活经典RelA与替代RelB通路,两者联合可协同促进p100加工为p52并促其核转位,芯片结果显示联合激活相比单一受体激活引起显著升高的表达水平。数据可用于分析NF-κB通路交叉对话及平滑肌细胞向淋巴组织组织者样表型分化的分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 02 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小鼠主动脉平滑肌细胞(SMCs)表达TNF受体超家族成员1A(TNFR1)和淋巴毒素β受体(LTβR)。间接证据已将高脂血症小鼠病变主动脉中的SMC LTβR与三级淋巴器官发生联系起来。在此,我们探索了TNFR1和LTβR激活在培养SMCs中的潜在作用。TNF介导的TNFR1信号激活经典RelA NF-κB通路,而激动性抗LTβR抗体介导的LTβR信号同时激活经典RelA和替代RelB NF-κB通路。两种激动剂联合添加协同增强p100抑制剂加工为NF-κB的p52亚基并促进其核转位,提示转录调控中存在RelA-RelB交叉对话。相应地,微阵列显示,与单一受体激活相比,同时激活TNFR1和LTβR后伴随显著升高的m

【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、GPL1261、10090。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE15062

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 11 201,引用时请注意版本时效。

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数据说明

小鼠主动脉平滑肌细胞(SMCs)表达TNF受体超家族成员1A(TNFR1)和淋巴毒素β受体(LTβR)。间接证据已将SMC的LTβR与高脂血症小鼠病变主动脉中的三级淋巴器官发生联系起来。在此,我们探索了TNFR1和LTβR激活在培养SMCs中的潜在作用。TNF介导的TNFR1信号激活经典RelA NF-κB通路,而激动性抗LTβR抗体介导的LTβR信号则同时激活经典RelA和替代RelB NF-κB通路。两种激动剂联合添加可协同增强p100抑制剂加工为NF-κB的p52亚基,并促进其核转位,提示转录调控中存在RelA-RelB交互作用。相应地,微阵列显示,与单一受体激活相比,同时激活TNFR1和LTβR后,编码白细胞稳态趋化因子CCL2、CCL5、CXCL1和CX3CL1的mRNA水平显著升高。

此外,平滑肌细胞(SMCs)通过过度诱导CCL7、CCL9、CXCL13、CCL19、CXCL16、VCAM-1和ICAM-1,获得了间充质细胞的原型特征,即淋巴组织组织者(LTOs),其在自身免疫性疾病中控制三级淋巴器官发生。ltbr-/- SMCs实验表明,NF-κB信号通路中的LTβR-RelB激活成分是产生LTO表型的必需条件。TNFR1-LTβR交互作用还导致淋巴器官发生趋化因子蛋白合成增加并延长其向培养基中的分泌。因此,TNFR1-LTβR联合信号触发SMC转分化为一种与LTOs惊人相似的表型。LTO样SMCs可能在病变动脉中发挥迄今未被认识的作用,即在动脉粥样硬化、主动脉瘤和移植血管病变中协调三级淋巴器官发生。

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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