环境氨基酸感知调控ASC翻译速率与NLRP3炎症小体组装

该数据集来自NCBI GEO,标题为环境氨基酸感知调控ASC翻译速率与NLRP3炎症小体组装,归类于感染性疾病/脓毒症。研究关注支链氨基酸(亮氨酸、异亮氨酸、缬氨酸)的环境可用性如何控制NLRP3炎症小体组装,以及ASC翻译速率的调控

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时间序列分类GPL3429010090
GSE316372: Environmental Amino Acid Sensing Regulates the Rate of ASC Translation and NLRP3 Inflammasome Assembly

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

环境氨基酸感知调控ASC翻译速率与NLRP3炎症小体组装

Environmental Amino Acid Sensing Regulates the Rate of ASC Translation and NLRP3 Inflammasome Assembly

该数据集来自NCBI GEO,标题为环境氨基酸感知调控ASC翻译速率与NLRP3炎症小体组装,归类于感染性疾病/脓毒症。数据包含1个文件(GSE316372_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL34290。研究关注支链氨基酸(亮氨酸、异亮氨酸、缬氨酸)的环境可用性如何控制NLRP3炎症小体组装,以及ASC翻译速率的调控。数据可用于探索氨基酸感知与炎症小体激活之间的分子机制,支持感染和细胞损伤相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):NOD、LRR和pyrin结构域蛋白3(NLRP3)炎症小体是一种多蛋白信号复合物,在感染和细胞损伤过程中触发焦亡性细胞死亡和白细胞介素(IL)-1家族细胞因子释放。其组装由衔接蛋白凋亡相关斑点样蛋白含CARD(ASC)驱动,ASC在NLRP3激活后发生丝状化形成超分子斑点,从而放大炎症小体信号。虽然NLRP3炎症小体作为环境危险和损伤的传感器已被充分认识,但关于稳态环境因素如膳食代谢物如何调节其活性却知之甚少。在此,我们发现支链氨基酸(BCAAs)亮氨酸、异亮氨酸和缬氨酸的环境可用性控制NLRP3炎症小体组装。虽然ASC通常被视为组成型表达、不受调控的炎症小体成分

【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:GPL34290、10090。本站分类:感染性疾病/脓毒症。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE316372

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 13 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE316372

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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

含NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NLRP3)炎症小体是一种多蛋白信号复合物,在感染和细胞损伤过程中触发焦亡性细胞死亡及白细胞介素(IL)-1家族细胞因子的释放。其组装由衔接蛋白——含CARD的凋亡相关斑点样蛋白(ASC)驱动,ASC在NLRP3激活后发生丝状化,形成超分子斑点,从而放大炎症小体信号传导。尽管NLRP3炎症小体作为环境危险和损伤的传感器已被广泛认识,但关于饮食代谢物等稳态环境因子如何调控其活性却知之甚少。本研究发现,支链氨基酸(BCAAs)——亮氨酸、异亮氨酸和缬氨酸的环境可利用性可调控NLRP3炎症小体的组装。通常认为ASC是组成型表达、不受调控的炎症小体组分,但我们发现Toll样受体4(TLR4)激活可促使ASC mRNA定位至核周间隙。此外,我们的数据表明,在炎症小体启动过程中,ASC受TLR4驱动从多聚核糖体发生翻译爆发。

这种翻译参与依赖于BCAA的可利用性和雷帕霉素机制性靶点(mTOR)的活性,它们调节炎症小体组装的动力学。相反,NLRP3和caspase-1的翻译对这些输入基本不敏感。此外,我们发现BCAAs在小鼠和人类巨噬细胞中、细菌感染背景下以及体内脂多糖(LPS)诱导的脓毒症期间调节NLRP3炎症小体激活。总之,这项工作揭示了一个由氨基酸环境调控的新型炎症小体启动事件。这些发现进一步强调了像ASC这样维持在平衡状态的蛋白质的活性如何通过mRNA翻译的快速变化而被动态调节。

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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