GV-971通过重塑菌群-代谢-免疫轴预防重症急性胰腺炎

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于GV-971(甘露特钠)在重症急性胰腺炎(SAP)小鼠模型中保护作用的研究。数据涉及多种小鼠SAP模型,通过微生物组测序、粪菌移植和质谱流式技术,揭示GV-971重塑肠道菌群、增加Faecalibacterium种群并调节外周和肠道免疫系统

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基因组预测GPL2424710090
GSE271034: GV-971 prevents severe acute pancreatitis by remodeling the microbiota-metabolic-immune axis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GV-971通过重塑菌群-代谢-免疫轴预防重症急性胰腺炎

GV-971 prevents severe acute pancreatitis by remodeling the microbiota-metabolic-immune axis

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于GV-971(甘露特钠)在重症急性胰腺炎(SAP)小鼠模型中保护作用的研究。数据涉及多种小鼠SAP模型,通过微生物组测序、粪菌移植和质谱流式技术,揭示GV-971重塑肠道菌群、增加Faecalibacterium种群并调节外周和肠道免疫系统。对盲肠内容物的代谢组学分析进一步发现丙酸和丁酸等短链脂肪酸通过阻断MAPK通路抑制巨噬细胞M1极化及致死性炎症。数据可用于探索GV-971的疗效机制及菌群-代谢-免疫轴相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管最近取得了进展,重症急性胰腺炎(SAP)仍然是一种极其致命的炎症,治疗选择有限。在这里,我们提供了令人信服的证据,表明GV-971(甘露特钠),一种抗阿尔茨海默病药物,在多种小鼠SAP模型中具有保护作用。微生物组测序,连同粪菌移植和质谱流式技术,揭示了GV-971重塑肠道菌群,增加Faecalibacterium种群并调节外周和肠道免疫系统。对GV-971治疗的SAP小鼠盲肠内容物的代谢组学分析进一步确定了短链脂肪酸,包括丙酸和丁酸,作为通过阻断MAPK通路抑制巨噬细胞M1极化和随后的致死性炎症的关键代谢物。这些发现表明GV-971通过靶向微生物群-代谢-免疫轴成为SAP的有前景的治疗方法。

【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:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE271034

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 04 202,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

尽管近年来取得了进展,重症急性胰腺炎(SAP)仍是一种极具致死性的炎症,治疗选择有限。在此,我们提供了令人信服的证据,表明GV-971(甘露特钠),一种抗阿尔茨海默病药物,在多种小鼠SAP模型中具有保护作用。微生物组测序、粪便微生物群移植及质谱流式细胞技术揭示,GV-971重塑肠道微生物群,增加Faecalibacterium种群并调节外周和肠道免疫系统。对GV-971治疗的SAP小鼠盲肠内容物进行代谢组学分析,进一步确定了短链脂肪酸,包括丙酸和丁酸,作为通过阻断MAPK途径抑制巨噬细胞M1极化和随后的致死性炎症的关键代谢物。这些发现表明,GV-971通过靶向微生物群代谢免疫轴,是治疗SAP的有前景的疗法。

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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