GSE315905:调整慢病毒载体设计平衡家族性高胆固醇血症肝脏基因治疗的疗效与安全性

该数据集来自 NCBI GEO(GSE315905),围绕家族性高胆固醇血症的肝脏靶向慢病毒载体基因治疗展开。研究通过体内慢病毒载体过表达 LDLR 以纠正小鼠模型的血浆 LDL 胆固醇,并在治疗一年后观察到肝肿瘤发生率升高;对肝肿瘤中载体基因组整合位点的分析发现 Frk 基因附近插入克隆扩增,形成

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基因组预测GPL2424710090
GSE315905: Tweaking lentiviral vector design balances efficacy and safety in liver-directed gene therapy for familial hypercholesterolemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE315905:调整慢病毒载体设计平衡家族性高胆固醇血症肝脏基因治疗的疗效与安全性

Tweaking lentiviral vector design balances efficacy and safety in liver-directed gene therapy for familial hypercholesterolemia

该数据集来自 NCBI GEO(GSE315905),围绕家族性高胆固醇血症的肝脏靶向慢病毒载体基因治疗展开。研究通过体内慢病毒载体过表达 LDLR 以纠正小鼠模型的血浆 LDL 胆固醇,并在治疗一年后观察到肝肿瘤发生率升高;对肝肿瘤中载体基因组整合位点的分析发现 Frk 基因附近插入克隆扩增,形成异常 LDLR-FRK 转录本。数据包含高通量测序表达谱,可用于研究载体整合与肝肿瘤发生的关联及基因治疗安全性评估(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):低密度脂蛋白(LDL)胆固醇升高是家族性高胆固醇血症(FH)的标志,这种遗传病主要由编码 LDL 受体的基因(LDLR)突变引起。在本研究中,我们通过体内慢病毒载体(LV)基因治疗在肝细胞中强制过表达 LDLR,并使 FH 小鼠模型的循环 LDL 胆固醇恢复正常。基因治疗一年后,我们在治疗小鼠中检测到肝肿瘤的高发生率。对肝肿瘤中 LV 基因组整合位点的分析显示,携带 LV 插入的克隆在 Fyn 相关激酶(Frk)基因内扩增,该基因是已知的肝脏癌基因,诱导形成异常的 LDLR-FRK 转录本。当我们通过 LV 基因转移有意过表达 LDLR-FRK 时,我们观察到肝细胞增生和肥大,支持这种嵌合蛋白在肿瘤发生中的作用。由于这种嵌合体的高表达

【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=GSE315905

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 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

低密度脂蛋白(LDL)胆固醇升高是家族性高胆固醇血症(FH)的标志性特征,该遗传病主要由低密度脂蛋白受体(LDLR)编码基因突变所致。在本研究中,我们通过体内慢病毒载体(LV)基因治疗在肝细胞中强制过表达LDLR,并使FH小鼠模型的循环LDL胆固醇恢复正常。基因治疗一年后,我们在治疗小鼠中检测到肝肿瘤的高发生率。对肝脏肿瘤中LV基因组整合位点的分析显示,携带LV插入片段的克隆在Fyn相关激酶(Frk)基因内发生扩增,该基因是已知的肝脏致癌基因,并诱导形成异常的LDLR-FRK转录本。当我们通过LV基因转移有意过表达LDLR-FRK时,观察到肝细胞增生和肥大,支持该嵌合蛋白在肿瘤发生中的作用。由于该嵌合致癌基因的高表达与LDLR可能协同导致肝毒性,我们降低了LV中LDLR的表达强度。

我们在两种FH小鼠模型中实现了循环LDL胆固醇的正常化,并预防了动脉粥样硬化的发生,即使在高脂饮食挑战下也是如此,且未出现任何长期肝脏致瘤性。总体而言,我们对FH体内基因治疗疗效和安全性的深入评估,为作用机制和潜在薄弱环节提供了新见解,对降脂基因疗法的未来发展具有启示意义。

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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