Paneth细胞TNF受体1调控锌缺乏诱导的腹泻

该数据集来自NCBI,包含GSE335691系列,研究Paneth细胞TNF受体1在锌缺乏诱导腹泻中的作用。基于锌缺乏饮食(ZDD)小鼠模型,比较标准饮食与ZDD对粪便一致性、Paneth细胞形态及转录组的影响,并通过16S测序揭示回肠微生物组变化

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基因组分类GPL2424710090
GSE335691: Paneth cell TNF-receptor 1 controls zinc deficiency induced hiarrha

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Paneth细胞TNF受体1调控锌缺乏诱导的腹泻

Paneth cell TNF-receptor 1 controls zinc deficiency induced hiarrha

该数据集来自NCBI,包含GSE335691系列,研究Paneth细胞TNF受体1在锌缺乏诱导腹泻中的作用。基于锌缺乏饮食(ZDD)小鼠模型,比较标准饮食与ZDD对粪便一致性、Paneth细胞形态及转录组的影响,并通过16S测序揭示回肠微生物组变化。数据可用于分析锌缺乏下肠道微生物组与宿主基因表达关系,以及脓毒症和TNF诱导的全身炎症反应综合征(SIRS)敏感性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在人类中,轻度至重度Zn2+缺乏表现为肠道健康问题,如腹泻,而基于Zn2+的疗法在此类疾病中是有益的。我们建立了一个基于Zn2+缺乏饮食(ZDD)的小鼠模型,并聚焦于Paneth细胞,这是控制肠道微生物群最关键的细胞。与标准饮食(StD)相比,八周的ZDD对粪便一致性、Paneth细胞形态和Paneth细胞转录组有轻微影响,但16S揭示了回肠微生物组组成的重要变化。后者使小鼠对涉及肠道细菌关键功能的挑战显著更敏感,例如腹膜脓毒症和TNF诱导的全身炎症反应综合征(SIRS)。在研究Paneth细胞TNF受体P55在后一发现中的作用时,我们观察到P55PanethKO小鼠在ZDD下表现出严重腹泻。

【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: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=GSE335691

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 09 202,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

在人类中,轻度至重度的Zn2+缺乏表现为肠道健康问题,如腹泻,而基于Zn2+的疗法在这些疾病中是有益的。我们基于Zn2+缺乏饮食(ZDD)建立了一个小鼠模型,并将重点放在潘氏细胞上,这是控制肠道微生物群的最关键细胞。与标准饮食(StD)相比,八周的ZDD对粪便稠度、潘氏细胞形态和潘氏细胞转录组有轻微影响,但16S揭示了回肠微生物组组成的重要变化。后者使小鼠对涉及肠道细菌关键功能的挑战显著更敏感,如腹膜败血症和TNF诱导的全身炎症反应综合征(SIRS)。在研究潘氏细胞的TNF受体P55在这一后一发现中的作用时,我们观察到在ZDD下,P55PanethKO小鼠出现严重腹泻。与ZDD下的P55PanethWT对照组相比,这些小鼠潘氏细胞中的转录组表明这些细胞中强烈的IFN反应诱导,以及完全缺乏未折叠蛋白反应(UPR),并进一步使微生物群向引起腹泻的鹑鸡肠球菌倾斜。

我们认为,在野生型哺乳动物中,TNF对潘氏细胞的生物活性对于保护这些细胞免受过度IFN反应及预防腹泻至关重要。文中还探讨了潜在的内在机制。

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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