GSE285538:CDCP1在颈动脉狭窄中的作用及8-isopentenylnaringenin的线粒体自噬治疗潜力

研究围绕颈动脉狭窄(CAS)中CDCP1的作用展开,探讨CDCP1通过调控线粒体自噬影响细胞活性,并提出8-isopentenylnaringenin(8-PN)可能通过降低CDCP1表达促进自噬、缓解颈动脉狭窄

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GSE285538: The Role of CDCP1 in Carotid Artery Stenosis: Implications for Mitochondrial Autophagy and Therapeutic Potential of 8-isopentenylnaringenin

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE285538:CDCP1在颈动脉狭窄中的作用及8-isopentenylnaringenin的线粒体自噬治疗潜力

The Role of CDCP1 in Carotid Artery Stenosis: Implications for Mitochondrial Autophagy and Therapeutic Potential of 8-isopentenylnaringenin

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE285538_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱(GPL32253)。研究围绕颈动脉狭窄(CAS)中CDCP1的作用展开,探讨CDCP1通过调控线粒体自噬影响细胞活性,并提出8-isopentenylnaringenin(8-PN)可能通过降低CDCP1表达促进自噬、缓解颈动脉狭窄。数据可用于分析CDCP1在血管平滑肌细胞中的表达变化及相关自噬通路,为颈动脉狭窄机制研究和治疗靶点预测提供表达谱资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):颈动脉狭窄(CAS)是心肌梗死和卒中等心血管疾病的主要原因。线粒体功能障碍可触发这些疾病的发生。CUB结构域包含蛋白1(CDCP1)是一种跨膜蛋白,已被证明参与多种肿瘤和心肌梗死;然而,其在颈动脉狭窄中的作用尚未见报道。在本研究中,我们研究了CDCP1如何通过调控线粒体自噬影响细胞活性,并提出8-isopentenylnaringenin(8-PN)可能通过降低CDCP1的表达来促进自噬并缓解颈动脉狭窄。体内和体外研究均表明,在颈动脉狭窄模型中,CDCP1在血管平滑肌细胞中表达上调。敲低CDCP1通过上调ATG4A增强线粒体自噬,le

【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:GPL32253、10114。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=GSE285538

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

颈动脉狭窄(CAS)是心血管疾病(如心肌梗死和卒中)的主要原因。线粒体功能障碍可触发这些疾病的发生。含CUB结构域蛋白1(CDCP1)是一种跨膜蛋白,已被证实参与多种肿瘤及心肌梗死的发生;然而,其在颈动脉狭窄中的作用尚未见报道。本研究探讨了CDCP1如何通过调控线粒体自噬影响细胞活性,并提出8-异戊烯基柚皮素(8-PN)可能通过降低CDCP1表达促进自噬、缓解颈动脉狭窄。体内和体外研究均表明,在颈动脉狭窄模型中,CDCP1在血管平滑肌细胞中表达上调。敲低CDCP1可通过上调ATG4A增强线粒体自噬,从而减少活性氧(ROS)释放并保护细胞活力。此外,体外和体内实验均证实,8-PN可有效降低CDCP1表达、激活细胞自噬并减缓颈动脉狭窄的进展。

这些发现凸显了CDCP1在颈动脉狭窄中的重要性,并强调了其作为该病症治疗选择的能力。

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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