GSE318409:肠道菌群来源3-吲哚丙烯酸通过AhR抑制铁死亡介导阿魏酸对黄曲霉毒素B1肝毒性的保护作用

AFB1暴露驱动全球5%至28%肝细胞癌病例。研究发现,谷物多酚阿魏酸经重塑肠道菌群、激活微生物色氨酸代谢减轻AFB1肝毒性:膳食阿魏酸富集P. anaerobius,促进色氨酸转化为IA

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GSE318409: Gut microbiota-derived 3-indoleacrylic acid mediates ferulic acid protection against aflatoxin B1 hepatotoxicity via AhR-ferroptosis inhibition

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2026-10-01

资源简介

GSE318409:肠道菌群来源3-吲哚丙烯酸通过AhR抑制铁死亡介导阿魏酸对黄曲霉毒素B1肝毒性的保护作用

Gut microbiota-derived 3-indoleacrylic acid mediates ferulic acid protection against aflatoxin B1 hepatotoxicity via AhR-ferroptosis inhibition

AFB1暴露驱动全球5%至28%肝细胞癌病例。研究发现,谷物多酚阿魏酸经重塑肠道菌群、激活微生物色氨酸代谢减轻AFB1肝毒性:膳食阿魏酸富集P. anaerobius,促进色氨酸转化为IA。IA拮抗AFB1诱导的AhR过度激活,抑制AhR驱动铁死亡,并重编程巨噬细胞缓解肝脏炎症;遗传敲低、药理干预及巨噬细胞清除模型验证。为黄曲霉毒素中毒提供膳食策略(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):鉴于黄曲霉毒素B1(AFB1)暴露导致全球5%至28%的肝细胞癌病例,而针对AFB1诱导肝损伤的有效干预措施严重缺乏,这一现状构成了紧迫需求。在此,我们发现一种谷物来源的多酚——阿魏酸(FA)可通过重塑肠道菌群并激活微生物色氨酸(Trp)代谢,减轻AFB1诱导的肝毒性。具体而言,膳食FA可富集P. anaerobius,在体内和体外均增强微生物将Trp转化为3-吲哚丙烯酸(IA)的能力。机制上,我们结合单细胞RNA测序与表面等离子体共振,证明IA在功能上拮抗AFB1诱导的AhR通路过度激活,从而抑制AhR驱动的铁死亡。该功能机制通过基因敲低和药理学干预得到验证。关键是,我们揭示IA通过重编程巨噬细胞亚群组成和功能来改善AFB1诱导的肝脏炎症,这一点经巨噬细胞清除模型证实。总之,我们的发现揭示了宿主-微生物互作的精确分子机制,确定P. anaerobius来源的Trp代谢物IA是一种关键信号介质,可抑制AFB1诱导的肝脏AhR过度激活、铁死亡和巨噬细胞重编程。本研究不仅提出了一种可行的膳食策略以应对全球黄曲霉毒素中毒,还为如何利用特定微生物代谢物治疗性调节肝损伤和免疫稳态提供了见解。

【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=GSE318409

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 16 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

鉴于黄曲霉毒素B1(AFB1)暴露导致全球5%至28%的肝细胞癌病例,而针对AFB1诱导肝损伤的有效干预措施严重缺乏,这一现状构成了紧迫需求。在此,我们发现一种谷物来源的多酚——阿魏酸(FA)可通过重塑肠道菌群并激活微生物色氨酸(Trp)代谢,减轻AFB1诱导的肝毒性。具体而言,膳食FA可富集P. anaerobius,在体内和体外均增强微生物将Trp转化为3-吲哚丙烯酸(IA)的能力。机制上,我们结合单细胞RNA测序与表面等离子体共振,证明IA在功能上拮抗AFB1诱导的AhR通路过度激活,从而抑制AhR驱动的铁死亡。该功能机制通过基因敲低和药理学干预得到验证。关键是,我们揭示IA通过重编程巨噬细胞亚群组成和功能来改善AFB1诱导的肝脏炎症,这一点经巨噬细胞清除模型证实。总之,我们的发现揭示了宿主-微生物互作的精确分子机制,确定P. anaerobius来源的Trp代谢物IA是一种关键信号介质,可抑制AFB1诱导的肝脏AhR过度激活、铁死亡和巨噬细胞重编程。本研究不仅提出了一种可行的膳食策略以应对全球黄曲霉毒素中毒,还为如何利用特定微生物代谢物治疗性调节肝损伤和免疫稳态提供了见解。

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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