通用caspase抑制下软骨母细胞RNA-Seq分析揭示骨关节炎相关基因谱调控

该数据集来自NCBI GEO,包含对肢体来源软骨母细胞进行通用caspase抑制后的全转录组RNA测序数据。实验使用Z-VAD-FMK和Q-VD-OPH两种抑制剂处理软骨母细胞,分析基因表达谱变化

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基因组回归GPL1905710090
GSE164835: RNA-Seq based analysis of chondroblasts subjected to general caspase inhibition revealed modulation of a spectrum of osteoarthritis related genes

基本信息

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基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

通用caspase抑制下软骨母细胞RNA-Seq分析揭示骨关节炎相关基因谱调控

RNA-Seq based analysis of chondroblasts subjected to general caspase inhibition revealed modulation of a spectrum of osteoarthritis related genes

该数据集来自NCBI GEO,包含对肢体来源软骨母细胞进行通用caspase抑制后的全转录组RNA测序数据。实验使用Z-VAD-FMK和Q-VD-OPH两种抑制剂处理软骨母细胞,分析基因表达谱变化。结果显示FMK样本中252个基因、OPH样本中163个基因表达显著增加。数据可用于研究caspase抑制对软骨细胞基因表达的影响,探索骨关节炎相关基因调控机制及潜在生物标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:关于caspases功能的知识——传统上认为其与细胞死亡和炎症相关——在软骨方面也在不断扩展。活跃的caspases在生长板内的软骨细胞中表达,而肢体来源软骨母细胞中的caspase抑制改变了成骨相关基因。据报道,caspase抑制剂可减轻骨关节炎(OA)中软骨病变的严重程度,且caspase-3可能是OA预后的一种有前景的生物标志物。设计:为提供caspase抑制对软骨母细胞表达谱影响的概览,进行了全转录组RNA测序。肢体来源软骨母细胞用两种不同抑制剂Z-VAD-FMK(FMK)和Q-VD-OPH(OPH)培养。结果:分析显示FMK样本中252个基因、OPH样本中163个基因的表达出现统计学显著增加(原文截断)

【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:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE164835

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 18 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

目的:关于caspase功能的知识——传统上认为其与细胞死亡和炎症相关——在软骨方面也在不断扩展。生长板内的软骨细胞表达活性caspase,而在肢体来源的成软骨细胞中抑制caspase会改变成骨相关基因。据报道,caspase抑制剂可减轻骨关节炎(OA)中软骨病变的严重程度,且caspase-3可能是OA预后的一种有前景的生物标志物。设计:为概述caspase抑制对成软骨细胞表达谱的影响,进行了全转录组RNA测序。肢体来源的成软骨细胞分别用两种不同的抑制剂培养:Z-VAD-FMK(FMK)和Q-VD-OPH(OPH)。结果:分析显示,与对照组相比,FMK样本中有252个基因的表达出现统计学显著增加,OPH样本中有163个基因的表达显著增加。相反,FMK组中有290个基因的表达显著降低,OPH组中有188个基因的表达显著降低。在上调和下调最显著的基因(变化超过10倍)中,近一半与OA相关。

两种抑制剂均显示炎症趋化因子Ccl5的上调最为显著。在一种或另一种抑制剂存在的情况下,下调最明显的基因是甘露糖受体Mrc1的基因。结论:本研究结果不仅提供了一系列与OA相关、表现为上调或下调的基因,还全面展示了原代软骨母细胞在广谱caspase抑制后的表达谱。此外,还比较了FMK抑制剂与OPH抑制剂的抑制效果。

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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