牙龈组织miRNA表达谱:一项裂口研究

该数据集来自一项裂口设计研究,对同一受试者牙周病变部位与临床健康部位的牙龈活检组织进行miRNA微阵列表达谱分析,并选取部分靶转录本用RT-qPCR定量

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基因组分类Non-coding RNA profiling by arrayGPL372519606
GSE339403: miRNA expression profiling of gingival tissues: A split-mouth study

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

牙龈组织miRNA表达谱:一项裂口研究

miRNA expression profiling of gingival tissues: A split-mouth study

该数据集来自一项裂口设计研究,对同一受试者牙周病变部位与临床健康部位的牙龈活检组织进行miRNA微阵列表达谱分析,并选取部分靶转录本用RT-qPCR定量。研究还通过转染miR-451a、miR-1228或对照模拟物,评估其对巨噬细胞极化标志物、大肠杆菌吞噬及SOCS表达水平的影响。数据可用于识别病变特异性miRNA谱,探索miRNA介导的转录后调控在牙周炎免疫激活与巨噬细胞极化中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:牙周炎是一种由微生物驱动的慢性炎症性疾病,以免疫失调和进行性牙槽骨丧失为特征。尽管炎症机制已被充分表征,miRNA介导的转录后机制仍定义不清。我们旨在识别病变特异性miRNA谱,并研究其在巨噬细胞极化和免疫激活中的作用。材料与方法:在这项裂口研究中,从同一受试者的牙周病变部位和临床健康部位获取牙龈活检组织。通过miRNA微阵列对牙龈RNA进行谱分析,并通过RT-qPCR对选定的靶转录本进行定量。用miR-451a、miR-1228或对照模拟物转染巨噬细胞(Mφ),并通过流式细胞术和荧光成像评估对Mφ极化标志物、大肠杆菌吞噬作用和SOCS表达水平的影响。miRNA靶标我们

【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL37251、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=GSE339403

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 15 202,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

目的:牙周炎是一种由微生物驱动的慢性炎症性疾病,以免疫失调和进行性牙槽骨丧失为特征。尽管炎症机制已被充分表征,但miRNA介导的转录后机制仍研究不足。我们旨在识别病变特异性miRNA谱,并探讨其在巨噬细胞极化和免疫激活中的作用。材料与方法:在这项分口研究中,从同一受试者的牙周病变部位和临床健康部位获取牙龈活检组织。通过miRNA微阵列对牙龈RNA进行分析,并通过RT-qPCR对选定的靶转录本进行定量。用miR-451a、miR-1228或对照模拟物转染巨噬细胞(Mφ),并通过流式细胞术和荧光成像评估其对Mφ极化标志物、大肠杆菌吞噬作用及SOCS表达水平的影响。通过生物信息学预测识别miRNA靶标,并使用双荧光素酶试验进行验证。结果:我们在病变牙龈与健康牙龈中识别出48个差异表达的miRNA(32个上调,18个下调),包括若干上调的非经典miRNA。

不依赖Dicer的miR-451a和miR-1228对牙周细菌有响应。过表达miR-451a(而非miR-1228)使Mφ向M1样状态偏移(HLA-DR、CD32升高,CD206、CD163降低)。机制上,miR-451a直接结合多个M2标志物的3′UTR,且其水平与炎症牙龈中M2标志物呈负相关。表达miR-451a的Mφ表现出减弱的细菌吞噬作用,同时上调促炎细胞因子表达。我们预测了SOCS家族(JAK-STAT通路的关键抑制因子)内多个miR-451a靶点,并验证SOCS3和SOCS5为其直接转录后靶点。结论:miR-451a是一种牙周炎诱导、牙周病原体响应性miRNA,其通过抑制S损害巨噬细胞极化、减弱抗菌活性并增强炎症。

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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