S100A16缺失对原代肝细胞脂质积累过程中基因表达的影响

该数据集来自NCBI GEO,标题为S100A16缺失对原代肝细胞脂质积累过程中基因表达的影响,包含1个文件(GSE243683_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL24247,物种为10090(小鼠)

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基因组回归GPL2424710090
GSE243683: Effect of depletion of S100A16 on gene expression during lipid accumulation of  primary hepatocytes

基本信息

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基因组
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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

S100A16缺失对原代肝细胞脂质积累过程中基因表达的影响

Effect of depletion of S100A16 on gene expression during lipid accumulation of primary hepatocytes

该数据集来自NCBI GEO,标题为S100A16缺失对原代肝细胞脂质积累过程中基因表达的影响,包含1个文件(GSE243683_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL24247,物种为10090(小鼠)。数据可用于研究S100A16在酒精性肝病相关脂质代谢中的作用,以及肝细胞脂质积累过程中的基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):酒精性肝病(ALD)涵盖从单纯性脂肪变性到肝硬化甚至肝癌的一系列病症。近年来,它已引起全球广泛关注。尽管如此,ALD的有效药物治疗仍然难以实现,该疾病的核心机制尚未完全被理解。S100A16是一种新发现的钙结合蛋白,与脂质代谢有关。我们的研究发现,ALD患者血清和肝组织中S100A16蛋白水平升高。在Gao-binge酒精喂养小鼠模型中也观察到肝脏S100A16表达类似升高。S100a16敲低减轻了乙醇诱导的肝损伤、脂肪变性和炎症。相反,S100a16转基因小鼠表现出加重现象。在机制上,我们确定中脑星形胶质细胞源性神经营养因子(MANF)是一个受调控的下调实体

【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:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE243683

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 16 202,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

酒精性肝病(ALD)涵盖从单纯性脂肪变性到肝硬化甚至肝癌的一系列病症。近年来,该病已引起全球广泛关注。尽管如此,针对ALD的有效药物治疗仍然难以实现,该病的核心机制也尚未被完全阐明。S100A16是一种新发现的钙结合蛋白,与脂质代谢相关。我们的研究发现,ALD患者血清和肝组织中S100A16蛋白水平升高。在Gao-binge酒精喂养小鼠模型中,也观察到肝脏S100A16表达的类似升高。敲低S100a16可减轻乙醇诱导的肝损伤、脂肪变性和炎症。相反,S100a16转基因小鼠则表现出加重的现象。在机制上,我们确定中脑星形胶质细胞源性神经营养因子(MANF)是S100a16缺失下游受调控的因子。MANF抑制了酒精刺激诱导的内质网应激信号转导。同时,沉默MANF可抑制S100a16敲除对原代肝细胞中乙醇诱导的脂滴积累的抑制作用。

我们的数据表明,S100a16缺失通过上调MANF并抑制内质网应激,保护小鼠免受酒精性肝脂质蓄积和炎症的影响。这为ALD治疗提供了一条潜在的治疗途径。

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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