砷诱导胰腺β细胞损伤的候选主微RNA调控因子多组学分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE199458),围绕砷暴露导致胰腺β细胞功能损伤的候选主微RNA调控机制开展多组学分析

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基因组预测GPL2008410116
GSE199458: Candidate master microRNA regulator of arsenic-induced pancreatic beta cell impairment revealed by multi-omics analysis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

砷诱导胰腺β细胞损伤的候选主微RNA调控因子多组学分析

Candidate master microRNA regulator of arsenic-induced pancreatic beta cell impairment revealed by multi-omics analysis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE199458),围绕砷暴露导致胰腺β细胞功能损伤的候选主微RNA调控机制开展多组学分析。研究以 INS-1 832/13 胰腺β细胞为对象,比较无机砷处理后的表达谱变化,数据由高通量测序产生,包含 1 个 series matrix 文件。数据可用于探索砷相关葡萄糖刺激胰岛素分泌缺陷背后的微RNA调控网络,并为2型糖尿病环境毒理研究提供表达谱资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):砷是一种普遍存在的环境毒素,被美国有毒物质与疾病登记署列为第一调查优先事项。慢性砷暴露与2型糖尿病(T2D)相关,但其潜在机制在很大程度上仍不清楚。我们最近证明,用砷处理 INS-1 832/13 胰腺β细胞会损害葡萄糖刺激的胰岛素分泌(GSIS),这是T2D的一个标志。我们还表明,砷对β细胞中微RNA(miRNA)谱的改变比其他金属更显著。miRNA在正常β细胞功能和T2D发病机制中具有公认的调控作用。我们假设存在介导砷相关GSIS缺陷的miRNA主调控因子。为检验这一假设,我们首先用1 μM无机砷(iAsIII)或0.5 μM o处理 INS-1 832/13 β细胞

【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:GPL20084、10116。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE199458

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 01 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

砷是一种普遍存在的环境毒素,被有毒物质与疾病登记署列为第一调查优先事项。慢性砷暴露与2型糖尿病(T2D)相关。然而,其潜在机制在很大程度上仍不清楚。我们最近证明,用砷处理INS-1 832/13胰腺β细胞会损害葡萄糖刺激的胰岛素分泌(GSIS),这是T2D的一个标志性特征。我们还表明,砷对β细胞中microRNA(miRNA)谱的改变比其他金属更为显著。miRNA在正常β细胞功能和T2D发病机制中具有公认的调控作用。我们假设存在介导砷相关GSIS缺陷的miRNA主调控因子。为验证这一假设,我们首先用1 μM无机砷(iAsIII)或0.5 μM单甲基亚砷酸盐(MAsIII)处理INS-1 832/13 β细胞,并证实GSIS显著降低。

随后,我们采用染色质连续转录测序(ChRO-seq)、RNA测序(RNA-seq)和小RNA测序(small RNA-seq)进行多组学分析,以分别界定砷相关的染色质与转录活性、基因表达以及miRNA谱。整合这些数据集后,我们首先发现,经iAsIII处理下调的基因在胰岛素分泌、T2D及青年发病型糖尿病(MODY)通路中富集,而经MAsIII处理下调的基因则在细胞周期中富集,并包括编码关键β细胞维持因子Neurod1和Rfx6的基因。其次,我们还鉴定出那些主要受砷化物影响而发生转录后调控的基因。最后,我们证明miR-29a是这些基因的首要候选主调控因子。我们的研究是首个针对砷化物暴露后β细胞的多组学分析,结果强烈提示砷化物导致miR-29表达和活性异常。

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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