脂肪细胞特异性TMEM41B缺失通过YY1-Calreticulin轴增强骨形成并缓解骨质疏松

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠脂肪细胞特异性TMEM41B敲除模型的高通量测序表达谱数据,用于研究TMEM41B在骨髓脂肪细胞中调控骨稳态的分子机制

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基因组预测GPL3021510090
GSE308857: Adipocyte-Specific TMEM41B Deficiency Enhances Bone Formation and Attenuates Osteoporosis via the YY1-Calreticulin Axis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

脂肪细胞特异性TMEM41B缺失通过YY1-Calreticulin轴增强骨形成并缓解骨质疏松

Adipocyte-Specific TMEM41B Deficiency Enhances Bone Formation and Attenuates Osteoporosis via the YY1-Calreticulin Axis

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠脂肪细胞特异性TMEM41B敲除模型的高通量测序表达谱数据,用于研究TMEM41B在骨髓脂肪细胞中调控骨稳态的分子机制。数据覆盖生理状态及高脂饮食诱导的骨量减少和卵巢切除诱导的骨质疏松模型,可用于探索TMEM41B缺失上调Calr表达、促进成骨细胞分化和骨形成的转录调控网络,并支持骨质疏松相关生物标志物或治疗靶点的预测分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):骨质疏松(OP)是一种常见的骨骼疾病,其特征是骨髓脂肪过多和成骨受损。在此,我们鉴定出TMEM41B——一种内质网驻留蛋白——通过其在骨髓脂肪细胞(BMAs)中的作用,成为骨稳态的关键调节因子。在小鼠中脂肪细胞特异性敲除TMEM41B(TMEM41B AKO)显著增加了骨量,改善了骨小梁和皮质骨参数,并增强了机械强度,尤其是在长骨中。这些效应在生理环境和病理模型中均被观察到,包括高脂饮食诱导的骨量减少和卵巢切除诱导的骨质疏松。在机制上,TMEM41B缺失在BMAs中特异性上调了钙网蛋白(Calr)表达,从而促进成骨细胞分化和骨形成。在机制上,我们鉴定出转录因子YY1作为关键

【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:GPL30215、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=GSE308857

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 30 202,引用时请注意版本时效。

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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

骨质疏松症(OP)是一种常见的骨骼疾病,以骨髓脂肪过度堆积和成骨受损为特征。在本研究中,我们鉴定出TMEM41B——一种内质网驻留蛋白——通过其在骨髓脂肪细胞(BMAs)中的作用,成为骨稳态的关键调控因子。在小鼠中脂肪细胞特异性敲除TMEM41B(TMEM41B AKO)可显著增加骨量,改善骨小梁和皮质骨参数,并增强机械强度,尤其是在长骨中。这些效应在生理状态和病理模型(包括高脂饮食诱导的骨量减少和卵巢切除术诱导的骨质疏松症)中均被观察到。在机制上,TMEM41B缺失特异性上调了BMAs中钙网蛋白(Calr)的表达,从而促进成骨细胞分化和骨形成。在机制上,我们鉴定出转录因子YY1作为关键中介因子,在TMEM41B缺失时结合Calr启动子以驱动其表达。

染色质可及性分析显示,TMEM41B AKO小鼠中成骨基因可及性增强、成脂基因可及性受抑,而蛋白质组学和转录组学分析则突出表明Calr是BMAs与成骨细胞串扰的旁分泌介质。我们的研究结果确立TMEM41B为骨质疏松症的新型治疗靶点,其在BMAs中的抑制可通过YY1-Calr轴挽救骨丢失。

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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