粪便蛋白酶与免疫特征驱动IBS亚型特异性肠神经元激活

该数据集来自omicsdi.org,聚焦肠易激综合征(IBS)中粪便介质对肠神经系统的影响。研究比较21例IBS-D、9例IBS-C患者与18例健康对照的粪便上清对豚鼠远端结肠黏膜下丛神经元的作用,并分析粪便蛋白水解活性与蛋白质组谱

omicsdi
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蛋白质分类Protease-activated receptors (pars)Irritable bowel syndromeSerine and cysteine protease activityFaecal supernatant proteomicsLuminal–neuronal signalling axis
Faecal Proteases and Immune Signatures Drive Subtype-Specific Enteric Neuronal Activation in IBS

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

粪便蛋白酶与免疫特征驱动IBS亚型特异性肠神经元激活

该数据集来自omicsdi.org,聚焦肠易激综合征(IBS)中粪便介质对肠神经系统的影响。研究比较21例IBS-D、9例IBS-C患者与18例健康对照的粪便上清对豚鼠远端结肠黏膜下丛神经元的作用,并分析粪便蛋白水解活性与蛋白质组谱。数据可用于探索IBS亚型间神经元激活差异及蛋白酶与蛋白质组特征对神经元表型的解释,支撑IBS亚型分类相关研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:管腔蛋白酶已被认为与肠易激综合征(IBS)中的上皮屏障功能障碍和内脏高敏感有关,但其对肠神经系统(ENS)——胃肠道功能的主要调节者——的影响仍未知。我们研究了粪便介质是否在IBS各亚型中以不同方式激活肠神经元,以及蛋白水解和蛋白质组谱能否解释神经元表型。方法:使用神经成像技术评估来自21例IBS-D、9例IBS-C患者和18例健康对照的粪便上清对豚鼠远端结肠黏膜下丛神经元的影响。还分析了粪便蛋白水解活性和蛋白质组谱。结果:IBS-D和IBS-C上清诱发的神经元激活显著强于健康对照,首次证明粪便介质直接m

【主题与分类】

主题标签:Protease-activated receptors (pars)、Irritable bowel syndrome、Serine and cysteine protease activity、Faecal supernatant proteomics、Luminal–neuronal signalling axis。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD071836

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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

背景:管腔蛋白酶与肠易激综合征(IBS)中的上皮屏障功能障碍和内脏高敏感有关,但其对肠神经系统(ENS)——胃肠道功能的主要调节者——的影响仍不清楚。我们研究了粪便介质是否在不同IBS亚型中以不同方式激活肠神经元,以及蛋白水解和蛋白质组学特征是否能解释神经元表型。方法:采用神经成像技术评估了21例IBS-D患者、9例IBS-C患者和18名健康对照者的粪便上清液对豚鼠远端结肠黏膜下丛神经元的影响。同时分析了粪便蛋白水解活性和蛋白质组学特征。结果:IBS-D和IBS-C上清液引起的神经元激活显著强于健康对照,首次证明粪便介质可直接调节肠神经元。在IBS-D(而非IBS-C)中,该效应由丝氨酸和半胱氨酸蛋白酶及PAR-1介导。

蛋白质组分析显示,IBS-D与健康对照之间存在48种蛋白质的显著差异,包括若干免疫球蛋白成分,揭示了微炎症在IBS-D中的作用。三种蛋白质在区分IBS-D与对照方面表现出较高的诊断效能。结论:这些发现揭示了IBS中一种此前未被认识到的肠腔-神经元通讯轴,并揭示了IBS-D与IBS-C之间根本不同的病理机制。IBS-D的特征在于蛋白酶和PAR-1依赖的神经元激活以及独特的免疫富集粪便蛋白质组,而IBS-C中的介质则通过不依赖蛋白酶的途径发挥作用。这些发现建立了粪便蛋白酶活性、ENS信号传导与分子生物标志物之间的功能联系,为IBS的亚型特异性管理突出了新的治疗和诊断途径。

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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