Sjogren病动物模型泪腺转录组变化揭示腺体炎症和功能减退的关键分子介质及生物学功能改变

该数据集来自 NCBI GEO,包含 Sjogren 病动物模型(NOR 品系)与对照 BALB/c 小鼠泪腺的转录组表达谱数据,采用高通量测序技术,共 1 个文件

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基因组分类GPL1702110090
GSE309371: Transcriptomic Changes in the Lacrimal Glands of a Sjogren's Disease Animal Model Highlight Key Molecular Mediators and Altered Biological Functions Underpinning Glandular Inflammation and Hypofunction

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

Sjogren病动物模型泪腺转录组变化揭示腺体炎症和功能减退的关键分子介质及生物学功能改变

Transcriptomic Changes in the Lacrimal Glands of a Sjogren's Disease Animal Model Highlight Key Molecular Mediators and Altered Biological Functions Underpinning Glandular Inflammation and Hypofunction

该数据集来自 NCBI GEO,包含 Sjogren 病动物模型(NOR 品系)与对照 BALB/c 小鼠泪腺的转录组表达谱数据,采用高通量测序技术,共 1 个文件。数据覆盖疾病进展过程中差异表达基因随泪腺炎发展而增加的趋势,以及免疫应答相关通路的显著上调。可用于研究泪腺自身免疫炎症与分泌功能低下的分子机制,并支持差异表达分析与通路富集分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Sjogren病(SjD)是一种慢性自身免疫性疾病,靶向泪腺(LGs),导致水液缺乏型干眼病(DED)。泪液分泌不足或低水平分泌至眼表会影响角膜和结膜的 normal physiology,并可能导致眼表损伤。在此,我们评估了患病与健康泪腺的转录组谱,以探究泪腺自身免疫炎症和分泌功能低下背后的潜在分子机制。NOR(患病动物模型/品系)与BALB/c(对照品系)小鼠之间的差异表达基因数量随泪腺炎的发展和进展而增加。最显著上调的通路主要与免疫应答相关,强调细胞和细胞因子介导的炎症应答的激活。若干

【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:GPL17021、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=GSE309371

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 15 202,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

干燥综合征(Sjogren’s disease, SjD)是一种慢性自身免疫性疾病,主要累及泪腺(lacrimal glands, LGs),导致水液缺乏型干眼病(aqueous-deficient dry eye disease, DED)。泪液分泌不足或低度分泌至眼表会影响角膜和结膜的 normal 生理功能,并可能导致眼表损伤。在本研究中,我们评估了患病与健康泪腺的转录组谱,以探究泪腺自身免疫性炎症和分泌功能低下的潜在分子机制。NOR(患病动物模型/品系)与BALB/c(对照品系)小鼠之间的差异表达基因数量随泪腺炎的发生和进展而增加。最显著上调的通路主要与免疫反应相关,强调了细胞和细胞因子介导的炎症反应的激活。多种细胞因子、转录因子和Toll样受体被显著预测为驱动我们数据集中观察到的大部分差异基因表达的主要因素。

在我们的疾病模型中,涉及淋巴细胞迁移、募集和激活的生物学过程,以及脂质代谢,受到最显著的影响。许多已识别的失调基因和受影响的生物学功能在其他SjD患者和小鼠模型的转录组学研究的差异表达数据集中也表现出相似的调控。综上所述,我们的数据揭示慢性炎症诱导LG转录组发生显著改变,促进免疫细胞向LG的募集以及炎症反应的过度激活,严重阻碍正常分泌功能。未来针对已发现的一些关键失调分子/通路的研究可能为治疗慢性LG炎症和分泌功能减退开辟潜在的治疗途径。

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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