GPNMB缺失加重感染挑战下内皮细胞通透性、代谢与存活

研究利用有或无GPNMB敲低的人微血管内皮细胞(HMVECs),暴露于热灭活大肠杆菌(HKEC),通过RNA测序发现沉默GPNMB改变了1,556个基因的表达

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE295012: The Loss of Glycoprotein Nonmetastatic Melanoma Protein B (GPNMB) Worsens Endothelial Cell Permeability, Metabolism, and Survival During Infectious Challenge

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GPNMB缺失加重感染挑战下内皮细胞通透性、代谢与存活

The Loss of Glycoprotein Nonmetastatic Melanoma Protein B (GPNMB) Worsens Endothelial Cell Permeability, Metabolism, and Survival During Infectious Challenge

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE295012_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析。研究利用有或无GPNMB敲低的人微血管内皮细胞(HMVECs),暴露于热灭活大肠杆菌(HKEC),通过RNA测序发现沉默GPNMB改变了1,556个基因的表达。数据可用于探索GPNMB在感染介导的内皮炎症与损伤中的作用,以及内皮细胞通透性、代谢和存活相关基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在严重系统性感染(即脓毒症)中,过量的细胞因子和活性氧导致内皮功能障碍。糖蛋白非转移性黑色素瘤蛋白B(GPNMB)已被认为参与调节细胞功能,尤其是在炎症期间的血管系统中,但其对感染介导的内皮损伤的影响仍不清楚。来自基因表达综合数据库(GEO)的数据显示,感染挑战后GPNMB表达系统性降低。因此,为了研究GPNMB在感染介导的内皮炎症中的作用,我们使用了有或无GPNMB敲低(siGPNMB)的人微血管内皮细胞(HMVECs),并将其暴露于热灭活的大肠杆菌(HKEC),这是与脓毒症相关的最常见病原体之一。通过RNA测序,沉默GPNMB改变了1,556个基因的表达,

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE295012

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 07 202,引用时请注意版本时效。

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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

在严重的全身性感染(即脓毒症)过程中,过量的细胞因子和活性氧会导致内皮功能障碍。糖蛋白非转移性黑色素瘤蛋白B(GPNMB)已被认为参与调节细胞功能,尤其是在炎症期间的血管系统中,但其对感染介导的内皮损伤的作用仍不清楚。来自基因表达综合数据库(GEO)的数据显示,感染挑战后GPNMB表达系统性降低。因此,为研究GPNMB在感染介导的内皮炎症中的作用,我们使用了有或无GPNMB敲低(siGPNMB)的人微血管内皮细胞(HMVECs),并将其暴露于热灭活大肠杆菌(HKEC),这是与脓毒症相关的最常见病原体之一。通过RNA测序,沉默GPNMB改变了1,556个基因的表达,影响细胞骨架功能和刺激反应。

在评估基础条件下的内皮单层时,siGPNMB细胞表现出更高的跨内皮电阻(TEER),这与RNA测序通路分析结果一致,但暴露于HKEC后,与对照组相比,屏障功能障碍加剧。此外,与对照组相比,siGPNMB细胞在暴露于HKEC后的活力、增殖和迁移评估均受损。暴露于HKEC降低了对照组的耗氧率并增加了细胞外酸化率,但siGPNMB细胞中这两者均未发生变化,表明代谢适应受损,进一步印证了RNA测序数据的部分方面。我们的研究结果表明,GPNMB的减少阻碍了内皮对感染性刺激的响应,导致代谢通量降低以及在感染挑战期间内皮功能障碍。

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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