未甲基化CpG ODN与氧化磷酸化抑制剂IM156对小鼠脾脏B细胞基因表达的影响

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠脾脏B细胞在未甲基化CpG寡脱氧核苷酸(ODN)与氧化磷酸化抑制剂IM156处理下的基因表达谱数据,采用高通量RNA测序技术

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基因组预测GPL1905710090
GSE243932: Effect of unmethylated deoxycytidyl-deoxyguanosine (CpG) oligodeoxynucleotide (ODN) and the oxidative phosphorylation inhibitor IM156 on gene expression of mouse splenic B cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

未甲基化CpG ODN与氧化磷酸化抑制剂IM156对小鼠脾脏B细胞基因表达的影响

Effect of unmethylated deoxycytidyl-deoxyguanosine (CpG) oligodeoxynucleotide (ODN) and the oxidative phosphorylation inhibitor IM156 on gene expression of mouse splenic B cells

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠脾脏B细胞在未甲基化CpG寡脱氧核苷酸(ODN)与氧化磷酸化抑制剂IM156处理下的基因表达谱数据,采用高通量RNA测序技术。数据可用于分析IM156对过度活化B细胞转录组的影响,识别受IM156调控的主要分子通路,并支持B细胞代谢与自身免疫疾病相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):当前针对自身免疫疾病的治疗策略可能无法充分控制B细胞中异常的代谢。为解决这一问题,我们在体外和体内研究了双胍衍生物IM156作为B细胞代谢潜在调节剂的作用,研究对象是被促炎受体TLR-9激动剂CpG寡脱氧核苷酸(病毒/细菌DNA的模拟物)刺激的过度活化B细胞。利用RNA测序,我们分析了B细胞转录组表达,识别了体内受IM156影响的主要分子通路。我们还评估了IM156在狼疮易感NZB/W F1小鼠中的抗炎作用。与T细胞相比,CD19+B细胞表现出更高的线粒体质量和线粒体膜电位,并且对IM156介导的氧化磷酸化抑制更敏感。在体内,IM156抑制了线粒体氧化磷酸化、细胞周期进程、浆

【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: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=GSE243932

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 28 202,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

当前自身免疫性疾病的治疗策略可能无法充分控制B细胞中的异常代谢。为解决这一问题,我们在体外和体内研究了双胍类衍生物IM156作为B细胞代谢潜在调节剂的作用,研究对象为经促炎受体TLR-9激动剂CpG寡脱氧核苷酸(病毒/细菌DNA的模拟物)刺激的过度活化B细胞。利用RNA测序,我们分析了B细胞转录组表达,鉴定了IM156在体内影响的主要分子通路。我们还评估了IM156在狼疮易感NZB/W F1小鼠中的抗炎作用。与T细胞相比,CD19+B细胞表现出更高的线粒体质量和线粒体膜电位,且对IM156介导的氧化磷酸化抑制更为敏感。在体内,IM156抑制了CpG寡脱氧核苷酸刺激的小鼠脾脏B细胞中的线粒体氧化磷酸化、细胞周期进程、浆母细胞分化和活化标志物水平。有趣的是,IM156治疗显著提高了NZB/W F1小鼠的总生存率,减轻了肾小球肾炎并抑制了B细胞活化。

因此,我们的数据表明,IM156抑制了小鼠活化B细胞的线粒体膜电位,有助于减轻狼疮活动。因此,IM156可能成为由B细胞过度活跃介导的自身免疫性疾病的一种治疗选择。

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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