mTORC1通过NMUR1介导的神经调控控制ILC2激活与过敏性肺部炎症

研究聚焦2型先天淋巴样细胞(ILC2)在过敏性肺部炎症中的激活机制,涉及mTORC1信号通过代谢调控表观遗传维持NMUR1表达,以及NMU-NMUR1轴介导的神经-ILC2相互作用

geo
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时间序列分类GPL2127310090
GSE272521: mTORC1 controls ILC2 activation and allergic lung inflammation through NMUR1-mediated neuronal regulation

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

mTORC1通过NMUR1介导的神经调控控制ILC2激活与过敏性肺部炎症

mTORC1 controls ILC2 activation and allergic lung inflammation through NMUR1-mediated neuronal regulation

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE272521_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL21273。研究聚焦2型先天淋巴样细胞(ILC2)在过敏性肺部炎症中的激活机制,涉及mTORC1信号通过代谢调控表观遗传维持NMUR1表达,以及NMU-NMUR1轴介导的神经-ILC2相互作用。数据可用于探索ILC2致病性激活的分子通路及过敏性哮喘相关基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):2型先天淋巴样细胞(ILC2)通过启动和放大2型免疫反应,在过敏性肺部炎症中发挥关键作用。然而,致病性ILC2激活的分子机制在很大程度上仍不清楚。在此,我们展示过敏性哮喘中肺ILC2表现出mTORC1激活增加。RAPTOR(mTORC1复合物的衔接蛋白)的基因敲除导致ILC2中IL-5和IL-13产生减少,并保护小鼠免于过敏性炎症。通过雷帕霉素对mTORC1的药理抑制也抑制ILC2致病性激活并改善过敏性肺部炎症。在机制上,mTORC1信号通过代谢调控表观遗传来维持神经介素U受体1(NMUR1)表达,从而促进ILC2激活,NMUR1通过NMU-NMUR1轴介导神经-ILC2相互作用。这些发现确定mTORC1是一个新的

【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=GSE272521

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 25 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

2型固有淋巴细胞(ILC2s)通过启动并放大2型免疫反应,在过敏性肺部炎症中发挥关键作用。然而,致病性ILC2活化的分子机制在很大程度上仍不清楚。在此,我们发现过敏性哮喘中肺ILC2s表现出mTORC1活化增强。RAPTOR(mTORC1复合物的衔接蛋白)的基因敲除导致ILC2s中IL-5和IL-13产生减少,并使小鼠免于过敏性炎症。雷帕霉素对mTORC1的药理学抑制同样可抑制ILC2的致病性活化并改善过敏性肺部炎症。在机制上,mTORC1信号通过代谢调控表观遗传学来维持神经介素U受体1(NMUR1)的表达,从而促进ILC2活化,而NMUR1通过NMU-NMUR1轴介导神经-ILC2相互作用。这些发现确立了mTORC1作为控制神经-ILC2相互作用的新型调控因子,并凸显mTORC1作为过敏性哮喘潜在治疗靶点的重要性。

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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