GSE302127:Galaxamide 通过减轻小鼠炎症和凋亡改善顺铂诱导的子宫损伤

主题标签包括高通量测序表达谱、GPL28430 和 10090,可用于研究药物对子宫损伤相关基因表达的影响(来源 NC。源站首次发布:Jul 09 202

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时间序列分类GPL2843010090
GSE302127: Galaxamide improve cisplatin-induced uterine damage via attenuating inflammation and apoptosis in in mice

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

GSE302127:Galaxamide 通过减轻小鼠炎症和凋亡改善顺铂诱导的子宫损伤

Galaxamide improve cisplatin-induced uterine damage via attenuating inflammation and apoptosis in in mice

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Galaxamide improve cisplatin-induced uterine damage via attenuating inflammation and apoptosis in mice,聚焦海洋环肽 galaxamide 对宫颈癌模型中顺铂诱导子宫毒性的保护作用,涉及巨噬细胞极化和 NF-κB 信号调控。数据包含 1 个文件,样例为 GSE302127_series_matrix.txt.gz,作者为 Peng,Zihao,发布时间为 Jul 09 202。主题标签包括高通量测序表达谱、GPL28430 和 10090,可用于研究药物对子宫损伤相关基因表达的影响(来源 NC。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:评估海洋环肽 galaxamide 对宫颈癌模型中顺铂诱导的子宫毒性的保护作用,重点关注巨噬细胞极化和 NF-κB 信号调控。

【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:GPL28430、10090。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302127

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 01 202,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
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数据说明

目的:评估海洋环肽galaxamide在宫颈癌模型中对顺铂诱导的子宫毒性的保护作用,重点关注巨噬细胞极化和NF-κB信号调控。方法:对体内荷瘤小鼠模型和体外宫颈癌细胞系给予顺铂(CIS,5 mg/kg)± galaxamide(20 mg/kg)处理。分析子宫组织病理学(苏木精-伊红染色)、细胞凋亡(TUNEL法)、巨噬细胞亚群(流式细胞术检测M1/M2标志物)、NF-κB活化(蛋白质印迹检测p65磷酸化)及血清细胞因子(ELISA检测TNF-α/IL-6)。评估胚胎着床率以量化子宫内膜容受性。结果:顺铂引起显著的子宫内膜萎缩(厚度较对照组↓45%,P<0.01)、NF-κB过度活化(p65增加2.8倍)及M1型巨噬细胞优势(M1/M2比值↑40%)。这些变化与促炎细胞因子升高(TNF-α↑300%,IL-6↑180%)及胚胎着床减少(↓67%,P<0.001)相关。

Galaxamide联合治疗:抑制NF-κB活化(p65↓65%,P<0.01)及细胞凋亡(TUNEL+细胞↓50%) 恢复M2型巨噬细胞(↑25%,P<0.05)及细胞因子平衡(TNF-α↓55%,IL-6↓48%) 保护子宫内膜完整性并提高着床率(较单用CIS提高1.9倍,P<0.01) 结论:Galaxamide通过将巨噬细胞重编程为M2表型并抑制NF-κB介导的炎症,减轻顺铂诱导的子宫损伤,为年轻宫颈癌患者保留生育能力提供了一种有前景的辅助策略 关键词:顺铂毒性,子宫保护,Galaxamide,巨噬细胞极化,NF-κB通路

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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