GSE274019:NRF2 是 NLRP3 炎症小体激活所需的机械敏感检查点

研究关注体外与体内 NLRP3 炎症小体激活差异,提出细胞外基质硬度是 NLRP3 活性的决定因素,并涉及 NRF2 作为机械敏感检查点

geo
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时间序列分类GPL3432810090疫苗编码
GSE274019: NRF2 is a mechanosensitive checkpoint required for NLRP3 inflammasome activation

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

GSE274019:NRF2 是 NLRP3 炎症小体激活所需的机械敏感检查点

NRF2 is a mechanosensitive checkpoint required for NLRP3 inflammasome activation

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 NRF2 is a mechanosensitive checkpoint required for NLRP3 inflammasome activation,包含 1 个文件 GSE274019_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL34328。研究关注体外与体内 NLRP3 炎症小体激活差异,提出细胞外基质硬度是 NLRP3 活性的决定因素,并涉及 NRF2 作为机械敏感检查点。数据可用于分析机械力与炎症小体激活相关的基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):实验生物学中长期存在体外与体内结果脱节的问题,这被认为是理解健康与疾病的潜在障碍。NLRP3 炎症小体就是这种脱节的一个典型例子,它在多种疾病状态和保护性免疫中介导炎症1,2。在体外,NLRP3 炎症小体的激活需要两个信号:(1)由病原体相关分子模式如细菌脂多糖(LPS)引发的启动,以及(2)由破坏细胞稳态的分子引发的激活1。相比之下,体内的 NLRP3 炎症小体仅用 LPS 即可激活。NLRP3 炎症小体体外与体内激活差异背后的机制尚未明确。在此,我们报告细胞外基质(ECM)硬度是 NLRP3 活性的决定因素,并且使用生理性 ECM 硬度的体外系统能够实现单信号

【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:GPL34328、10090。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE274019

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 08 202,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

在实验生物学中,体外到体内的差异长期以来被认为是理解健康和疾病的潜在障碍。这种差异的一个典型例子是NLRP3炎症小体,它在多种疾病环境和保护性免疫中介导炎症1,2。体外NLRP3炎症小体的激活需要两个信号:(1)由病原体相关分子模式如细菌脂多糖(LPS)引发的启动,以及(2)由破坏细胞稳态的分子进行的激活1。相比之下,体内NLRP3炎症小体仅通过LPS即可激活。体外与体内NLRP3炎症小体激活差异的机制尚未明确。在此,我们报告细胞外基质(ECM)硬度是NLRP3活性的决定因素,并且使用生理ECM硬度的体外系统能够使人类和小鼠吞噬细胞中发生类似体内单信号NLRP3活性。生理ECM硬度诱导NRF2,这对于单信号NLRP3激活是必要且充分的。

在机制上,我们确定Pannexin-1是NRF2调控的基因,对于控制NLRP3活性既是必要的也是充分的。源自骨骼坚硬基质的巨噬细胞,即破骨细胞,其NRF2减少且NLRP3活性受损,而肺纤维化患者的肺泡巨噬细胞中NRF2活性降低。最后,NRF2是诱导由包含NLRP3激动佐剂的癌症疫苗所引发的抗肿瘤免疫所必需的。这些发现提示,NRF2可能是控制NLRP3炎性小体活性的转录检查点。

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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