植物甾醇24(S)-saringosterol以细胞特异性方式改变脂质稳态与炎症通路

源站描述指出,LXR激动剂具有神经保护潜力,但合成泛LXR激动剂存在肝脏副作用;研究关注源自羊栖菜的植物甾醇24(S)-saringosterol

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE315287: The phytosterol 24 (S)-saringosterol alters lipid homeostasis and inflammatory pathways in a cell-specific manner.

基本信息

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基因组
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分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

植物甾醇24(S)-saringosterol以细胞特异性方式改变脂质稳态与炎症通路

The phytosterol 24 (S)-saringosterol alters lipid homeostasis and inflammatory pathways in a cell-specific manner.

该数据集来自NCBI GEO,标题为“The phytosterol 24 (S)-saringosterol alters lipid homeostasis and inflammatory pathways in a cell-specific manner”,归类于神经系统疾病/阿尔茨海默病。源站描述指出,LXR激动剂具有神经保护潜力,但合成泛LXR激动剂存在肝脏副作用;研究关注源自羊栖菜的植物甾醇24(S)-saringosterol。数据集包含1个文件(GSE315287_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱分析、GPL24247平台及小鼠物种(10090)。数据可用于探索该植物甾醇对。

【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):Liver X receptors (LXR alpha/beta) 是核受体,在调节脂质代谢和炎症等多种生物过程中发挥关键作用。使用合成泛LXR激动剂(如T0901713和GW3965)激活这些受体已显示出神经保护作用,使其成为阿尔茨海默病(AD)等神经退行性疾病的有前景的治疗靶点。然而,合成泛LXR激动剂的临床应用受到不良肝脏效应的限制,包括高甘油三酯血症和脂肪变性。因此,将LXR激动作用的有益效应与肝脏中的有害副作用分离,是开发更好的LXR激动剂治疗药物所必需的。在本研究中,我们研究了24(S)-saringosterol,一种源自羊栖菜(Sargassum fusiforme)的植物甾醇,此前已有报道称其

【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=GSE315287

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 02 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

肝X受体(LXRα/β)是核受体,在调控脂质代谢和炎症等多种生物过程中发挥关键作用。使用合成的泛LXR激动剂(如T0901713和GW3965)激活这些受体已显示出神经保护作用,使其成为阿尔茨海默病(AD)等神经退行性疾病颇具前景的治疗靶点。然而,合成泛LXR激动剂的临床应用受到不良肝脏效应的限制,包括高甘油三酯血症和脂肪变性。因此,要将LXR激动作用的有益效应与肝脏中的有害副作用解离,是开发更优LXR激动剂治疗药物的必要条件。在本研究中,我们研究了24(S)-马尾藻甾醇,这是一种来源于海藻羊栖菜(Sargassum fusiforme)的植物甾醇,此前已有报道显示其具有LXR激动活性且不诱导肝脏脂肪变性。为阐明其对脂质代谢和炎症通路的影响,我们使用了两种不同的细胞谱系——髓系细胞和肝细胞。

我们的结果表明,24(S)-沙林固醇对LXR调控的基因表达表现出更强的激活作用,导致两种细胞类型中胆固醇外排转运体ABCA1的剂量依赖性上调。在髓系细胞(包括小胶质细胞和骨髓来源巨噬细胞)中,24(S)-沙林固醇与GW3965一样,通过下调干扰素通路相关基因表现出抗炎作用,并通过LXR激活上调ABCA1促进胆固醇外排。在髓系细胞和肝细胞中,24(S)-沙林固醇通过SREBP2降低胆固醇生物合成基因以及LDLR的表达,这与GW3965相反,后者通过SREBP1上调脂质合成基因的表达。这些发现凸显了24(S)-沙林固醇作为一种解离型LXR激动剂的治疗潜力,可有效减轻与合成

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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