肠道神经足细胞GUCY2C调控内脏疼痛

该数据集来自NCBI GEO,标题为肠道神经足细胞GUCY2C调控内脏疼痛,包含1个文件GSE207870_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247

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基因组分类GPL2424710090
GSE207870: Intestinal Neuropod GUCY2C regulates visceral pain

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

肠道神经足细胞GUCY2C调控内脏疼痛

Intestinal Neuropod GUCY2C regulates visceral pain

该数据集来自NCBI GEO,标题为肠道神经足细胞GUCY2C调控内脏疼痛,包含1个文件GSE207870_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。数据可用于研究肠道GUCY2C在神经足细胞中的富集及其与背根神经节神经元兴奋性的关联,以及GUCY2C激动剂linaclotide对神经元超兴奋性的影响,为内脏疼痛机制与治疗靶点研究提供转录组层面的支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):内脏疼痛(VP)是一个全球性问题,病因复杂且治疗选择有限。鸟苷酸环化酶C(GUCY2C)是一种肠道受体,产生环磷酸鸟苷,调节腔内液体分泌,已成为VP的治疗靶点。事实上,FDA批准的GUCY2C激动剂可改善慢性便秘综合征患者的VP,尽管镇痛机制仍不清楚。在此,我们揭示肠道GUCY2C在小鼠和人类的神经足细胞中选择性富集,神经足细胞是一种与黏膜下神经元形成突触的肠内分泌细胞。GUCY2C高表达神经足细胞与共培养的背根神经节神经元结合并诱导超兴奋性,降低基强度并增加诱发的动作电位数量。相反,GUCY2C激动剂利那洛肽消除了由GUCY2C充足而非GUCY2C缺陷产生的神经元超兴奋性

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE207870

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 11 202,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

内脏痛(VP)是一个全球性问题,病因复杂且治疗选择有限。鸟苷酸环化酶C(GUCY2C)是一种肠道受体,可产生环磷酸鸟苷,调节肠腔液体分泌,已成为VP的治疗靶点。事实上,FDA批准的GUCY2C激动剂可改善慢性便秘综合征患者的VP,但其镇痛机制仍不清楚。在此,我们揭示,在小鼠和人类中,肠道GUCY2C选择性富集于神经足细胞,这是一种与黏膜下神经元形成突触的肠内分泌细胞。GUCY2C高表达的神经足细胞与共培养的背根神经节神经元相关联并诱导超兴奋性,降低基强度并增加诱发的动作电位数量。相反,GUCY2C激动剂利那洛肽消除了由GUCY2C充足的神经足细胞产生的神经元超兴奋性,但对GUCY2C缺陷的神经足细胞无此作用,该效应独立于 bulk上皮细胞或细胞外cGMP。肠道GUCY2C的基因消除放大了伤害性信号传导和VP,其程度与化学诱导的VP相当,但对利那洛肽无反应。

重要的是,在神经足细胞中选择性消除GUCY2C也增加了对利那洛肽难治的伤害性信号传导和VP。在VP患者GUCY2C激素缺失的背景下,这些观察结果表明神经足细胞GUCY2C信号在这些疼痛综合征的病理生理学和治疗中具有特定作用。

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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