益平林环膝针灸治疗膝骨关节炎的疗效与潜在机制

数据围绕益平林环膝针灸(CKA-L)治疗膝骨关节炎(KOA)的疗效与潜在机制,可用于探索该疗法在转录组层面的表达变化,为理解其作用机制提供数据基础(来源 NCBI)

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基因组GPL2594710116
GSE308025: Efficacy and potential mechanisms of Yi-Ping Lin Circum-knee acupuncture in the treatment of knee osteoarthritis

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

益平林环膝针灸治疗膝骨关节炎的疗效与潜在机制

Efficacy and potential mechanisms of Yi-Ping Lin Circum-knee acupuncture in the treatment of knee osteoarthritis

该数据集来自 NCBI,包含 1 个文件(GSE308025_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为 10116。数据围绕益平林环膝针灸(CKA-L)治疗膝骨关节炎(KOA)的疗效与潜在机制,可用于探索该疗法在转录组层面的表达变化,为理解其作用机制提供数据基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:退行性膝骨关节炎(KOA)可能导致成人残疾。目前 KOA 的治疗方式常涉及显著副作用和高成本。益平林环膝针灸(CKA-L)作为一种成本效益高且几乎无副作用的替代方案出现。然而,其疗效和潜在机制仍不清楚,这引起了我们的关注。

【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:GPL25947、10116。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=GSE308025

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 04 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308025

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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

背景:退行性膝骨关节炎(KOA)可能导致成人残疾。目前KOA的治疗方式往往伴有明显副作用且费用高昂。林氏膝周针刺(CKA-L)作为一种经济有效且几乎无副作用的替代疗法而出现。然而,其疗效及潜在机制尚不明确,这引起了我们的关注。方法:将雌性SD大鼠随机分为4组:假手术组(Sham)、模型组(Model)、CKA-L治疗组(Treatment)和阳性对照组(Piroxicam,吡罗昔康)。记录关节炎指数(AI)和体重。采用ELISA法测定IL-1β和TNF-α水平。采用X线、HE染色和甲苯胺蓝染色评估软骨再生情况。对Sham组、Model组和Treatment组进行转录组测序。进行功能富集分析及PPI分析。采用RT-qPCR和western blot确定核心基因。结果:CKA-L和吡罗昔康均能有效缓解KOA,但CKA-L的起效时间较慢。ELISA结果显示促炎细胞因子显著降低,其中Treatment组TNF-α下降尤为明显。

CKA-L显著增加了软骨细胞数量并缩窄了膝关节间隙。转录组分析鉴定出3,363个差异表达基因(DEGs)。功能富集分析显示,这些基因与DNA修复、半胱氨酸型内肽酶抑制及细胞周期调控显著相关。对DEGs的PPI分析确定了五个枢纽基因:Bgn、Ctsb、Lum、Serpine1和Tnfaip6,这些基因在转录和翻译表达水平上表现一致。结论:CKA-L促进软骨细胞增殖,为KOA提供有效治疗,具有价格低廉、副作用小、操作方便的优点。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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