TTP过表达抑制HSC重建潜能但在胶原抗体诱导关节炎小鼠模型中产生显著缓解效应

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE226334系列的表达谱数据,采用高通量测序技术,物种为小鼠(10090),平台为GPL17021

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基因组分类GPL1702110090
GSE226334: TTP overexpression inhibits reconstitution potential of HSC but generates a dominant mitigating effect in collagen antibody-induced arthritis mice models

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

TTP过表达抑制HSC重建潜能但在胶原抗体诱导关节炎小鼠模型中产生显著缓解效应

TTP overexpression inhibits reconstitution potential of HSC but generates a dominant mitigating effect in collagen antibody-induced arthritis mice models

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE226334系列的表达谱数据,采用高通量测序技术,物种为小鼠(10090),平台为GPL17021。研究聚焦TTP(由Zfp36编码)过表达对造血系统的影响,以及其在胶原抗体诱导关节炎模型中的缓解作用。数据可用于分析TTPΔARE小鼠骨髓造血干祖细胞群体变化及细胞特异性转录改变,为肌肉骨骼系统疾病与造血调控研究提供参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Tristetraprolin (TTP) 由小鼠 Zfp36 编码,是研究最深入的串联锌指 mRNA 结合蛋白之一,参与 mRNA 去腺苷酸化和降解。TTPΔARE 小鼠的 TTP mRNA 3’非翻译区缺乏 AU 富集基序,导致 TTP mRNA 稳定性增加、TTP 蛋白增多,从而使 TTP 靶标 mRNA 的降解速率升高。我们研究了 TTP 过表达对造血系统的影响,发现红细胞和白细胞频率发生改变,血小板和 B220 细胞丢失,嗜酸性粒细胞和 T 细胞增加。TTPΔARE 小鼠骨髓中的原始细胞群体也发生偏斜,髓系偏向的 HSC 增加,但粒细胞/巨噬细胞偏向的 MPP3 在年轻和中年小鼠中均减少。这些群体变化与细胞特异性转录改变相关,但令人惊讶的是,一致的上调

【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=GSE226334

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 28 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

Tristetraprolin(TTP)由小鼠的Zfp36基因编码,是研究最为充分的串联锌指mRNA结合蛋白之一,参与mRNA的去腺苷酸化和降解过程。TTPΔARE小鼠的TTP mRNA 3’非翻译区缺失一个AU富集基序,导致TTP mRNA稳定性增加、TTP蛋白增多,进而使TTP靶标mRNA的降解速率升高。我们研究了TTP过表达对造血系统的影响,发现红细胞和白细胞频率发生改变,表现为血小板和B220细胞减少、嗜酸性粒细胞和T细胞增多。TTPΔARE小鼠骨髓中的原始细胞群体也出现偏斜,年轻和中年小鼠均表现为髓系偏向性造血干细胞(HSC)增多,而粒细胞/巨噬细胞偏向性MPP3减少。这些群体变化与细胞特异性的转录改变相关,但令人惊讶的是,两种祖细胞群体中TNF和TGFB信号通路均呈一致性上调。

过表达TTP的造血干细胞重建潜能降低,但即便TTP过表达细胞以低频率存在,其也能生成减轻胶原抗体诱导性关节炎(CAIA)模型所诱导炎症反应的造血环境。我们对早期造血隔室中TTP表达升高进行了整体分析,这种升高驱动HSC整体重建潜能下降,但在类风湿关节炎模型中导致对诱导性炎症的显性抑制。

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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