狼疮自身抗体启动由HMGB1:RAGE信号维持并被LAIR-1:C1q信号逆转的适应不良稳态

该数据集来自NCBI GEO,包含一个样本系列矩阵文件,主题为狼疮自身抗体启动的适应不良稳态。研究聚焦神经精神性系统性红斑狼疮相关的认知障碍,涉及抗DNA/抗NMDAR交叉反应抗体穿透海马后引发的CA1锥体神经元兴奋性毒性死亡、树突丢失及空间记忆损害,并揭示HMGB1:RAGE信号维持该稳态、LAI

geo
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时间序列分类GPL2127310090
GSE230077: Lupus autoantibodies initiate a maladaptive homeostasis sustained by HMGB1:RAGE signaling and reversed by LAIR-1:C1q signaling

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

狼疮自身抗体启动由HMGB1:RAGE信号维持并被LAIR-1:C1q信号逆转的适应不良稳态

Lupus autoantibodies initiate a maladaptive homeostasis sustained by HMGB1:RAGE signaling and reversed by LAIR-1:C1q signaling

该数据集来自NCBI GEO,包含一个样本系列矩阵文件,主题为狼疮自身抗体启动的适应不良稳态。研究聚焦神经精神性系统性红斑狼疮相关的认知障碍,涉及抗DNA/抗NMDAR交叉反应抗体穿透海马后引发的CA1锥体神经元兴奋性毒性死亡、树突丢失及空间记忆损害,并揭示HMGB1:RAGE信号维持该稳态、LAIR-1:C1q信号可逆转该过程。数据基于高通量测序表达谱,可用于研究狼疮脑病相关基因表达变化及信号通路机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):认知障碍是神经精神性系统性红斑狼疮(NPSLE)的常见表现,高达80%的患者存在该症状,并导致生活质量下降。我们建立了一种狼疮样认知障碍模型,该模型在抗DNA、抗N-甲基D-天冬氨酸受体(NMDAR)交叉反应抗体(存在于30%的SLE患者中)穿透海马时启动。这导致CA1锥体神经元立即发生自限性兴奋性毒性死亡,随后剩余CA1锥体神经元树突分支丢失和空间记忆受损。小胶质细胞和C1q均为树突丢失所必需。在此我们表明,这种海马损伤模式创造了一种适应不良稳态,至少维持一年。它需要神经元分泌HMGB1以结合RAGE(一种在小胶质细胞上表达的HMGB1受体),以及le

【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:GPL21273、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=GSE230077

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 12 202,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

认知功能障碍是神经精神性系统性红斑狼疮(NPSLE)的常见表现,高达80%的患者存在此问题,并导致生活质量下降。我们建立了一种狼疮样认知功能障碍模型,该模型始于抗DNA、抗N-甲基-D-天冬氨酸受体(NMDAR)交叉反应性抗体(存在于30%的SLE患者中)穿透海马。这导致CA1锥体神经元立即发生自限性兴奋性毒性死亡,随后剩余CA1锥体神经元的树突分枝减少及空间记忆受损。树突丢失需要小胶质细胞和C1q共同参与。在此我们表明,这种海马损伤模式形成了一种适应不良的稳态,至少持续一年。该过程需要神经元分泌HMGB1以结合RAGE(小胶质细胞上表达的HMGB1受体),并导致小胶质细胞LAIR-1(C1q的抑制性受体)表达下降。血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂卡托普利可恢复健康的稳态、小胶质细胞静息状态及完整的空间记忆,并导致LAIR-1上调。

该范式强调,HMGB1:RAGE和C1q:LAIR-1相互作用是小胶质细胞-神经元相互作用中的关键通路,决定了生理性还是适应不良性稳态。

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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