GSE234339:RIOK3可能调控强直性脊柱炎成骨相关通路及骨髓间充质干细胞分化

该数据集来自NCBI GEO,包含强直性脊柱炎(AS)患者与健康对照全血细胞的RNA-seq表达谱数据,用于筛选差异表达的RNA结合蛋白(RBPs),并聚焦目标RBP RIOK3在AS中的潜在生物学功能与机制

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基因组分类GPL2424710090
GSE234339: RIOK3 potentially regulates osteogenesis related pathways in ankylosing spondylitis and the differentiation of bone marrow mesenchymal stem cells

基本信息

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基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE234339:RIOK3可能调控强直性脊柱炎成骨相关通路及骨髓间充质干细胞分化

RIOK3 potentially regulates osteogenesis related pathways in ankylosing spondylitis and the differentiation of bone marrow mesenchymal stem cells

该数据集来自NCBI GEO,包含强直性脊柱炎(AS)患者与健康对照全血细胞的RNA-seq表达谱数据,用于筛选差异表达的RNA结合蛋白(RBPs),并聚焦目标RBP RIOK3在AS中的潜在生物学功能与机制。数据涉及5例AS患者和3例健康人的转录组测序,以及后续qRT-PCR验证和小鼠骨髓间充质干细胞(mBMSCs)转染实验。可用于AS相关成骨通路及骨髓间充质干细胞分化的表达谱分析与差异表达研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:RNA结合蛋白(RBPs)是基因表达的关键效应分子,在炎症、免疫调节及多种风湿性疾病中发挥重要作用。本研究通过转录组测序筛选强直性脊柱炎(AS)患者与健康对照组之间差异表达的RBPs,并探讨目标RBP在AS患者中的潜在生物学功能与机制。方法:通过RNA-seq获取5例AS患者和3例健康人全血细胞中的差异表达基因(DEGs),并将DEGs与RBPs汇总表取交集获得差异表达的RBPs。所选目标RBP(RIOK3)在AS患者及年龄和性别匹配对照者的外周血单个核细胞(PBMCs)中通过qRT-PCR进行验证。接下来,对小鼠骨髓间充质干细胞(mBMSCs)进行转染

【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: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=GSE234339

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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

背景:RNA结合蛋白(RBPs)是基因表达的关键效应分子,在炎症、免疫调节及多种风湿性疾病中发挥重要作用。本研究通过转录组测序筛选强直性脊柱炎(AS)患者与健康对照组之间差异表达的RBPs,并探讨目标RBP在AS患者中的潜在生物学功能及机制。方法:通过RNA-seq获取5例AS患者和3例健康人全血细胞中的差异表达基因(DEGs),并将DEGs与RBPs汇总表取交集获得差异表达的RBPs。选取的目标RBP(RIOK3)在AS患者及年龄、性别匹配对照者的外周血单个核细胞(PBMCs)中通过qRT-PCR进行验证。随后,采用脂质体转染技术将靶向RIOK3的siRNA转染小鼠骨髓间充质干细胞(mBMSCs),并利用基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)对RIOK3调控的DEGs进行分子功能、生物学过程及信号通路富集分析。

通过qRT-PCR检测siRIOK3 mBMSCs中选定基因的表达水平,以进一步验证RIOK3的调控作用。随后,通过慢病毒感染构建RIOK3稳定敲低转染细胞系,成骨诱导21天后通过茜素红染色观察钙沉积,并通过qRT-PCR评估成骨基因ALP、OCN和OPN的表达。结果:RIOK3富集于干扰素相关通路和先天免疫相关通路,是一种重要的免疫调控因子,可影响核糖体功能。RIOK3敲低将抑制mBMSCs中与转录和核糖体功能相关基因的表达,尤其是与成骨分化相关的转录因子,并且还将影响表达

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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