眼咽型肌营养不良小鼠模型的分子与表型特征研究

该数据集来自 omicsdi.org,围绕眼咽型肌营养不良(OPMD)的转基因小鼠模型(A17.1)展开,结合转录组学分析与三个时间点的详细表型表征

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基因组分类Transcriptomics
Molecular and phenotypic characterization of a mouse model of oculopharyngeal muscular dystrophy reveals severe muscular atrophy restricted to fast glycolytic fibres

基本信息

模态
基因组
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分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

眼咽型肌营养不良小鼠模型的分子与表型特征研究

该数据集来自 omicsdi.org,围绕眼咽型肌营养不良(OPMD)的转基因小鼠模型(A17.1)展开,结合转录组学分析与三个时间点的详细表型表征。OPMD 为成人起病、以眼睑下垂、吞咽困难和近端肢体无力为特征的常染色体显性遗传病,由 PABPN1 基因首外显子内短 (GCG)8–13 扩增导致多聚丙氨酸链延长,突变蛋白在骨骼肌纤维核内形成不溶性聚集体。转录组分析显示 A17.1 小鼠存在大规模基因失调,其中与肌肉萎缩相关的通路显著失调。数据可用于研究 OPMD 肌肉受累的分子机制与表型特征(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):眼咽型肌营养不良(OPMD)是一种成人起病的疾病,特征为眼睑下垂、吞咽困难和近端肢体无力。常染色体显性 OPMD 由 poly(A) 结合蛋白核 1 基因(PABPN1)第一外显子内的短 (GCG)8–13 扩增引起,导致突变蛋白中多聚丙氨酸链延长。延长的 PABPN1 在骨骼肌纤维核内形成不溶性聚集体。为了深入了解 OPMD 肌肉中受影响的不同生理过程,我们使用了 OPMD 转基因小鼠模型(A17.1),并在三个时间点结合该模型的详细表型表征进行了转录组学研究。转录组分析揭示了 A17.1 小鼠中存在大规模的基因失调,其中我们鉴定出与肌肉萎缩相关的通路出现显著失调。使用数学

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-26604

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

眼咽型肌营养不良症(OPMD)是一种成年起病的疾病,其特征为眼睑下垂、吞咽困难和近端肢体无力。常染色体显性遗传的OPMD是由多聚(A)结合蛋白核1基因(PABPN1)第一外显子内的短(GCG)8-13扩增引起的,导致突变蛋白中多聚丙氨酸序列延长。延长的PABPN1在骨骼肌纤维的细胞核中形成不溶性聚集物。为了深入了解OPMD肌肉中受影响的不同生理过程,我们使用了OPMD的转基因小鼠模型(A17.1),并在三个时间点结合该模型的详细表型特征进行了转录组学研究。转录组分析揭示了A17.1小鼠中大规模的基因失调,其中我们发现了与肌肉萎缩相关的通路的显著失调。通过使用进展的数学模型,我们发现三分之一的进展性基因也与肌肉萎缩相关。

对该小鼠模型骨骼肌的功能和组织学分析证实,存在与肌力下降相关的严重且进行性肌萎缩。此外,A17.1小鼠的肌萎缩仅限于快酵解型纤维,这些纤维含有大量核内包涵体(INIs)。比目鱼肌,尤其是氧化型纤维则未受累,尽管它们也含有INIs,但程度较轻。这些结果表明,该OPMD模型中肌萎缩具有纤维类型特异性。本研究增进了我们对OPMD中改变的生物学途径的理解,以识别潜在的生物标志物和新的治疗靶点。A17.1转基因小鼠此前已有描述。雄性A17.1小鼠和WT对照是通过将来自Rubinsztein课题组的杂合携带株A17.1与FvB背景小鼠杂交产生的。小鼠在出生后3–4周通过PCR进行基因分型。野生型FvB和A1

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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