GSE324393:萹蓄及其活性成分杨梅素靶向Yes抑制类风湿关节炎
研究围绕类风湿关节炎(RA)中成纤维样滑膜细胞(FLS)的病理激活,筛选 327 种植物后发现萹蓄(Polygonum aviculare L.)可抑制 IL-17 介导的滑膜炎症,并在 RA 患者来源 FLS 及动物模型中缓解病理表现;转录组分析显示萹蓄可逆转 IL-17 诱导的基因表达

基本信息
资源简介
GSE324393:萹蓄及其活性成分杨梅素靶向Yes抑制类风湿关节炎
Polygonum aviculare L. and Its Active Compound Myricetin Inhibit Rheumatoid Arthritis by Targeting Yes
该数据集来自 NCBI GEO(GSE324393),包含 1 个文件 GSE324393_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为 GPL24676。研究围绕类风湿关节炎(RA)中成纤维样滑膜细胞(FLS)的病理激活,筛选 327 种植物后发现萹蓄(Polygonum aviculare L.)可抑制 IL-17 介导的滑膜炎症,并在 RA 患者来源 FLS 及动物模型中缓解病理表现;转录组分析显示萹蓄可逆转 IL-17 诱导的基因表达。数据可用于研究植物来源化合物对 RA 滑膜炎症相关基因表达的影响(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 10 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):类风湿关节炎(RA)是一种以滑膜炎症和关节破坏为特征的慢性自身免疫性疾病。在 RA 中,成纤维样滑膜细胞(FLS)在炎症细胞因子作用下获得致病表型,促进滑膜炎症和组织破坏。因此,靶向病理性 FLS 激活已成为一种有前景的治疗策略。在此,我们旨在鉴定能够抑制滑膜炎症的新型植物来源候选物。对 327 种植物的筛选鉴定出萹蓄(Polygonum aviculare L.,PA)是 IL-17 介导的滑膜炎症的有效抑制剂。PA 减弱了 RA 患者来源 FLS(RA-FLS)中 IL-17、TNF-α 和 IL-1β 介导的病理反应,并减轻了动物模型中的临床症状和组织病理学变化。转录组分析显示,PA 逆转了 IL-17 诱导的基因表达并抑制了
【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:GPL24676、9606。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=GSE324393
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 10 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
类风湿关节炎(RA)是一种以滑膜炎症和关节破坏为特征的慢性自身免疫性疾病。在RA中,成纤维样滑膜细胞(FLS)在炎症细胞因子作用下获得致病表型,促进滑膜炎症和组织破坏。因此,靶向病理性FLS活化已成为一种有前景的治疗策略。本研究旨在鉴定能够抑制滑膜炎症的新型植物来源候选物。通过对327种植物进行筛选,鉴定出萹蓄(Polygonum aviculare L.,PA)是IL-17介导滑膜炎症的有效抑制剂。PA可减轻RA患者来源FLS(RA-FLS)中IL-17、TNF-α和IL-1β介导的病理性反应,并改善动物模型的临床症状和组织病理学改变。转录组分析显示,PA可逆转IL-17诱导的基因表达并抑制炎症相关通路,其中NF-κB成为核心调控轴。基于UHPLC的化合物谱分析结合AI驱动的生物活性预测,鉴定出杨梅素为PA中具有抗炎和NF-κB抑制活性的活性化合物。
杨梅素在RA-FLS中发挥了抗RA作用,且PA和杨梅素均能减轻3D类滑膜微团培养系统中的滑膜炎症。PA和杨梅素靶向Yes并抑制其活性,随后抑制SHP-2磷酸化及下游信号通路。值得注意的是,杨梅素直接结合于Yes的ATP结合位点。这些发现表明,PA和杨梅素通过Yes–SHP-2信号轴抑制致病性反应,并凸显了它们作为植物来源的RA治疗候选物的潜力。
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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