GSE135624:人气道上皮中LYPD2经CHRNA7和DNMT1调控吸烟相关表型的表观遗传与转录后调控

研究聚焦人小气道上皮中 LYPD2 基因在吸烟相关表型中的作用,涉及 CHRNA7、DNMT1 及表观遗传与转录后调控机制

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基因组预测GPL167919606
GSE135624: Epigenetic and Post-transcriptional Regulation of LYPD2 Modulates Smoking-associated Phenotype via CHRNA7 and DNMT1 in the Human Airway Epithelium

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

GSE135624:人气道上皮中LYPD2经CHRNA7和DNMT1调控吸烟相关表型的表观遗传与转录后调控

Epigenetic and Post-transcriptional Regulation of LYPD2 Modulates Smoking-associated Phenotype via CHRNA7 and DNMT1 in the Human Airway Epithelium

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,包含 1 个文件(GSE135624_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为 GPL16791。研究聚焦人小气道上皮中 LYPD2 基因在吸烟相关表型中的作用,涉及 CHRNA7、DNMT1 及表观遗传与转录后调控机制。数据可用于探索吸烟相关气道疾病(如 COPD、肺癌)的基因表达变化与调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 10 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:小气道上皮(SAE,>第6代)是吸烟诱导气道疾病的起始部位,对吸烟应激高度敏感。淋巴细胞抗原-6(Ly6)/尿激酶型纤溶酶原激活物受体(uPAR,也称PLAUR)超家族蛋白在分化和炎症中发挥作用,这些是吸烟相关肺疾病(包括慢性阻塞性肺疾病(COPD)和肺癌)中常见的改变表型。在人小气道上皮(SAE)转录组中,LYPD2(含LY6/PLAUR结构域2),一个功能未知的基因,是吸烟者中下调最显著的Ly6/uPAR基因。基于SLURP1(分泌型含LY6/PLAUR结构域1),LYPD2的旁系同源基因,调节炎症表型的认识,我们假设LYPD2在气道上皮的吸烟相关表型中发挥作用。

【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:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE135624

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 05 202,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

背景:小气道上皮(SAE,>第6代)是吸烟诱导气道疾病的起始部位,对吸烟应激高度敏感。淋巴细胞抗原-6(Ly6)/尿激酶型纤溶酶原激活物受体(uPAR,也称为PLAUR)蛋白超家族在分化和炎症中发挥作用,这些是吸烟相关肺部疾病(包括慢性阻塞性肺疾病(COPD)和肺癌)中常见的改变表型。在人小气道上皮(SAE)转录组中,LYPD2(含LY6/PLAUR结构域2),一个功能未知的基因,是吸烟者中下调最显著的Ly6/uPAR基因。基于SLURP1(分泌型含LY6/PLAUR结构域1),LYPD2的旁系同源物,调节炎症表型的认识,我们假设LYPD2在气道上皮的吸烟相关表型中发挥作用。RNA测序、单细胞RNA测序和免疫组织化学证明LYPD在上皮细胞中表达,主要表达于俱乐部细胞和中间细胞。

气道上皮中LYPD2表达的定量分析显示,吸烟者中LYPD2受到显著抑制,整体在SAE中如此,尤其在棒状细胞、黏液细胞和中间细胞中更为明显。在气液界面培养(ALI)中,对分化的气道基底干/祖细胞(BC)进行香烟烟雾提取物(CSE)处理,显示LYPD2表达显著下调。LYPD2表达在体内与紧密连接及分化相关标志基因的表达相关,而在体外气道上皮中LYPD2的下调导致吸烟相关炎症基因表达增加,同时伴有气道跨上皮电阻降低、连接基因表达受抑以及与正常分化相关的基因表达减少。我们证明LYPD2的功能可能由CHRNA7和DNMT1介导,与JNK和NF-κB信号通路相关,并可通过mi

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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