MRP8-Cre转基因小鼠抵抗饮食诱导肥胖及相关病理且不依赖中性粒细胞

研究关注 MRP8-Cre 转基因小鼠在标准饲料下体重低于同窝对照,并抵抗体重增加、脂肪组织肥大及糖代谢系统性失调,且该保护作用独立于中性粒细胞

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE341717: MRP8-Cre transgenic mice are protected from weight gain, diet-induced obesity and related pathologies independently of neutrophils

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

MRP8-Cre转基因小鼠抵抗饮食诱导肥胖及相关病理且不依赖中性粒细胞

MRP8-Cre transgenic mice are protected from weight gain, diet-induced obesity and related pathologies independently of neutrophils

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE341717_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱(GPL24247,小鼠 10090)。研究关注 MRP8-Cre 转基因小鼠在标准饲料下体重低于同窝对照,并抵抗体重增加、脂肪组织肥大及糖代谢系统性失调,且该保护作用独立于中性粒细胞。数据可用于分析肥胖、脂肪组织炎症与代谢紊乱相关基因表达变化,并评估 MRP8Cre 模型在代谢与肿瘤研究中的适用性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肥胖是代谢综合征、癌症、糖尿病及其他疾病的主要风险因素。合并症的发生与全身性和脂肪组织炎症相关,其特征是脂肪组织中存在巨噬细胞和中性粒细胞。中性粒细胞在驱动脂肪组织炎症和病理中的作用研究不足,可能具有治疗前景。MRP8Cre 转基因小鼠常用于研究中性粒细胞功能。近期一份报告表明,MRP8Cre 转基因的插入导致 Ap1s1 和 Serpine1 的全身性缺失,后者编码促肥胖因子 PAI-1。在此,我们显示 MRP8Cre 转基因小鼠在标准饲料下体重低于其同窝对照。此外,它们抵抗体重增加、脂肪组织肥大、葡萄糖代谢的全身性失调,在

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE341717

【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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    • 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

肥胖是代谢综合征、癌症、糖尿病及其他疾病的主要风险因素。合并症的发生与全身性和脂肪组织炎症相关,其特征是脂肪组织中存在巨噬细胞和中性粒细胞。中性粒细胞在驱动脂肪组织炎症和病理中的作用研究不足,可能具有治疗前景。MRP8Cre转基因小鼠常用于研究中中性粒细胞功能。近期一项报告表明,MRP8Cre转基因的插入导致Ap1s1和Serpine1的全身性缺失,后者编码促肥胖因子PAI-1。在此,我们显示MRP8Cre转基因小鼠在标准饲料饮食下体重低于其同窝对照。此外,它们在喂食致肥胖高脂饮食(HFD)后,对体重增加、脂肪组织肥大、葡萄糖代谢的全身性失调、巨噬细胞浸润至脂肪组织以及肝脏脂肪变性具有抵抗性。

从机制上讲,这与中性粒细胞或骨髓来源细胞、性别、小鼠年龄、HFD喂养持续时间、治疗开始时间、饲养设施或小鼠原始来源无关。无论饮食如何,MRP8Cre小鼠的代谢器官中Sepine1/PAI-1和Ap1s1的表达普遍降低,从而表型复制了先前关于PAI-1缺失对小鼠肥胖保护作用的报道。我们的研究结果表明,由于观察到的脱靶效应,MRP8Cre小鼠在肥胖或代谢研究中的适用性有限,并强调了在使用转基因小鼠时需要相应的对照,例如仅Cre对照或在涉及Cre/loxP系统的研究中使用独立的Cre品系。

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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