GSE206343:血小板生成素受体Mpl的内吞调控小鼠巨核细胞与红系成熟
研究聚焦于小鼠血小板与巨核细胞中动力蛋白 2(DNM2)缺失后,血小板生成素受体 Mpl 内吞障碍导致循环 TPO 水平升高,并伴随 JAK2 组成性活化及 STAT3/STAT5 磷酸化改变

基本信息
资源简介
GSE206343:血小板生成素受体Mpl的内吞调控小鼠巨核细胞与红系成熟
Endocytosis of the thrombopoietin receptor Mpl regulates megakaryocyte and erythroid maturation in mice
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,包含 1 个文件(GSE206343_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析。研究聚焦于小鼠血小板与巨核细胞中动力蛋白 2(DNM2)缺失后,血小板生成素受体 Mpl 内吞障碍导致循环 TPO 水平升高,并伴随 JAK2 组成性活化及 STAT3/STAT5 磷酸化改变。数据可用于分析 Dnm2Plt-/- 小鼠在 Mpl 缺失背景下的基因表达变化,探索骨髓纤维化相关巨核细胞与红系成熟调控机制(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):在血小板和巨核细胞(MKs)中缺失内吞GTP酶动力蛋白2(DNM2)的Dnm2fl/fl Pf4-Cre(Dnm2Plt-/-)小鼠会出现骨髓纤维化的标志性特征。在细胞水平上,酪氨酸激酶JAK2在Dnm2Plt-/-血小板中呈组成性活化,但表达降低。此外,Dnm2Plt-/-血小板不能内吞血小板生成素(TPO)受体Mpl,导致循环TPO水平升高。在此,我们评估了Dnm2Plt-/-小鼠的过度增殖表型是由JAK2组成性活化还是由循环TPO水平升高所致。在未刺激的Dnm2Plt-/-血小板中,STAT3以及程度较低的STAT5被磷酸化,但在TPO刺激后其磷酸化减慢并减弱。我们进一步将Dnm2Plt-/-小鼠与Mpl-/-背景杂交,以生成在全身缺失Mpl、在血小板和MKs中缺失DNM2的Mpl-/- Dnm2Plt-/-小鼠。
【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: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=GSE206343
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 27 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
在血小板和巨核细胞(MKs)中缺乏内吞GTP酶动力蛋白2(DNM2)的Dnm2fl/fl Pf4-Cre(Dnm2Plt-/-)小鼠会出现骨髓纤维化的标志性特征。在细胞水平上,酪氨酸激酶JAK2在Dnm2Plt-/-血小板中呈组成性激活,但表达降低。此外,Dnm2Plt-/-血小板无法内吞血小板生成素(TPO)受体Mpl,导致循环TPO水平升高。在此,我们评估了Dnm2Plt-/-小鼠的过度增殖表型是由JAK2组成性激活还是由循环TPO水平升高所致。在未受刺激的Dnm2Plt-/-血小板中,STAT3发生磷酸化,STAT5的磷酸化程度较低,但在TPO刺激后其磷酸化减慢且减弱。我们进一步将Dnm2Plt-/-小鼠与Mpl-/-背景杂交,生成Mpl-/- Dnm2Plt-/-小鼠,该小鼠全身缺乏Mpl,并在血小板和MKs中缺乏DNM2。Mpl-/- Dnm2Plt-/-血小板的JAK2和STAT3严重减少,但STAT5表达正常。Mpl-/- Dnm2Plt-/-小鼠的骨髓MK及造血干/祖细胞数量严重减少。
此外,Mpl-/- Dnm2Plt-/-小鼠存在严重的成红细胞成熟缺陷,血红蛋白和血红素稳态基因表达降低,核糖体生物合成和蛋白质翻译基因表达升高,并出现贫血,血浆促红细胞生成素水平显著升高,导致出生后第25天前早期死亡。Mpl-/- Dnm2Plt+/+小鼠在三周龄时EB发育受损,至成年期恢复正常。综上,数据表明血小板和MKs中DNM2依赖的Mpl介导的内吞作用对于稳态造血是必需的,并为Mpl在正常红细胞生成中受发育调控的作用提供了新见解,即调节血红蛋白和血红素生成。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




