巨噬细胞WEE1通过直接磷酸化NF-κB p65亚基并诱导炎症反应促进动脉粥样硬化

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE262427,研究巨噬细胞WEE1通过直接磷酸化NF-κB p65亚基并诱导炎症反应促进动脉粥样硬化

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基因组分类GPL3113610088
GSE262427: Macrophage WEE1 promotes atherosclerosis via directly phosphorylating NF-κB p65 subunit and inducing inflammatory response

基本信息

模态
基因组
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分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

巨噬细胞WEE1通过直接磷酸化NF-κB p65亚基并诱导炎症反应促进动脉粥样硬化

Macrophage WEE1 promotes atherosclerosis via directly phosphorylating NF-κB p65 subunit and inducing inflammatory response

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE262427,研究巨噬细胞WEE1通过直接磷酸化NF-κB p65亚基并诱导炎症反应促进动脉粥样硬化。数据包含1个文件GSE262427_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱分析,涉及ApoE-/-小鼠模型、WEE1抑制剂MK1775及人类动脉粥样硬化组织等。可用于探索WEE1在动脉粥样硬化炎症中的致病作用及机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:动脉粥样硬化导致高死亡率,凸显了对新治疗策略的迫切需求。蛋白激酶协调动脉粥样硬化中的多种细胞事件,可能为动脉粥样硬化提供新的治疗靶点。在此,我们鉴定了一种蛋白激酶,WEE1 G2检查点激酶(WEE1),在动脉粥样硬化中促进炎症反应。方法:使用骨髓移植生成未进行巨噬细胞特异性WEE1缺失的ApoE-/-小鼠(ApoE-/-WEE1f/f)和进行巨噬细胞特异性WEE1缺失的ApoE-/-小鼠(ApoE-/-WEE1MCKO)。这些小鼠和WEE1抑制剂MK1775被用于高脂饮食(HFD)诱导的动脉粥样硬化模型。利用人类动脉粥样硬化组织、小鼠原代腹腔巨噬细胞(MPMs)、293T细胞和重组蛋白来研究WEE1的致病作用及潜在机制。结果:我们鉴定出u

【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:GPL31136、10088。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=GSE262427

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 30 202,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

背景:动脉粥样硬化导致高死亡率,凸显了对新治疗策略的迫切需求。蛋白激酶在动脉粥样硬化中协调多种细胞事件,并可能为动脉粥样硬化提供新的治疗靶点。在此,我们鉴定了一种蛋白激酶——WEE1 G2检查点激酶(WEE1),其促进动脉粥样硬化中的炎症反应。方法:采用骨髓移植方法构建了巨噬细胞特异性WEE1未敲除的ApoE-/-小鼠(ApoE-/-WEE1f/f)和巨噬细胞特异性WEE1敲除的ApoE-/-小鼠(ApoE-/-WEE1MCKO)。这些小鼠及WEE1抑制剂MK1775被用于高脂饮食(HFD)诱导的动脉粥样硬化模型。利用人动脉粥样硬化组织、小鼠原代腹腔巨噬细胞(MPMs)、293T细胞和重组蛋白研究了WEE1的致病作用及其潜在机制。结果:我们在HFD喂养的ApoE-/-小鼠动脉粥样硬化病变的巨噬细胞中鉴定出p-WEE1上调。转录组测序分析表明,WEE1促进oxLDL诱导的巨噬细胞炎症。

我们随后证明,巨噬细胞特异性缺失或药理学抑制WEE1可通过减少炎症减轻动脉粥样硬化,这在体内和体外实验中均得到验证。过表达野生型WEE1或激活型突变体WEE1可加剧巨噬细胞炎症,而失活型突变体WEE1则无此作用。机制上,转录组测序分析以及免疫共沉淀结合定量蛋白质组学分析鉴定出p65是WEE1的结合蛋白。我们证实WEE1通过激酶结构域直接与p65的RHD结构域相互作用,并在S536位点磷酸化p65,从而促进巨噬细胞中后续的NF-κB激活和炎症反应。结论:我们的研究结果表明,巨噬细胞WEE1通过直接结合p65并在S536位点磷酸化p65来促进炎症性动脉粥样硬化。本研究揭示WEE1是炎症中p65的新型调控因子。

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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