靶向Galectin-3调控LAMA2缺陷型先天性肌营养不良炎症

该数据集来自NCBI,围绕LAMA2缺陷型先天性肌营养不良(LAMA2-CMD)的炎症调控研究,包含1个RNA测序表达谱文件

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医学影像分类GPL1702110090
GSE292894: Targeting Galectin-3 to modulate inflammation in LAMA2-deficient congenital muscular dystrophy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

靶向Galectin-3调控LAMA2缺陷型先天性肌营养不良炎症

Targeting Galectin-3 to modulate inflammation in LAMA2-deficient congenital muscular dystrophy

该数据集来自NCBI,围绕LAMA2缺陷型先天性肌营养不良(LAMA2-CMD)的炎症调控研究,包含1个RNA测序表达谱文件。数据基于dyW小鼠模型的股四头肌转录组分析,鉴定出2143个差异表达基因,其中上调基因多富集于免疫相关通路,并提示Lgals3(Galectin-3)为关键分子。该数据可用于免疫细胞组成分析、炎症通路挖掘及Galectin-3靶向干预的机制研究(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):LAMA2缺陷型先天性肌营养不良(LAMA2-CMD)是一种由LAMA2突变引起的严重神经肌肉疾病,导致肌肉变性、慢性炎症和纤维化。对LAMA2-CMD患者和小鼠模型肌肉活检的组织病理学评估显示明确的炎症证据,这通常被视为典型的营养不良性标志之一。然而,层粘连蛋白缺陷肌肉中免疫细胞的组成仍未被充分了解。因此,减少炎症的靶向药理学干预从未被测试。在本研究中,我们使用RNA测序和流式细胞术表征了LAMA2-CMD的dyW小鼠模型中的免疫景观。对dyW股四头肌的转录组分析鉴定出2,143个差异表达基因,其中大多数上调基因属于免疫相关通路。Lgals3(Galectin-3)显著

【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:GPL17021、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=GSE292894

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 26 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

LAMA2缺陷型先天性肌营养不良症(LAMA2-CMD)是一种由LAMA2突变引起的严重神经肌肉疾病,导致肌肉变性、慢性炎症和纤维化。对LAMA2-CMD患者和小鼠模型肌肉活检的组织病理学评估显示明确的炎症证据,这通常被视为典型的营养不良性标志之一。然而,层粘连蛋白缺陷肌肉中免疫细胞的组成仍未被充分了解。因此,针对减轻炎症的靶向药物干预从未被测试过。在本研究中,我们利用RNA测序和流式细胞术表征了LAMA2-CMD的dyW小鼠模型中的免疫景观。对dyW小鼠股四头肌的转录组分析鉴定出2,143个差异表达基因,其中大多数上调基因属于免疫相关通路。Lgals3(Galectin-3)显著上调(log₂FC = 4.27,FDR p值= 9.21x10-88),并被鉴定为免疫相关通路的关键上游调控因子。与此同时,流式细胞术分析揭示白细胞(CD45⁺)浸润增加,其中巨噬细胞为主要细胞群体。

促炎性(M1)巨噬细胞增多,而抗炎性(M2)巨噬细胞仍保持低水平,表明存在持续性炎症和消退受损。有趣的是,Galectin-3+巨噬细胞显著富集,这强烈提示Galectin-3在LAMA2-CMD中驱动炎症。用Galectin-3抑制剂TD-139治疗dyW小鼠后,白细胞浸润减少,Galectin-3+巨噬细胞减少,并促使巨噬细胞极化向M2抗炎表型转变。此外,对TD-139治疗的dyW肌肉进行RNA测序显示,肌肉修复通路上调,纤维化相关基因下调。这些发现确立了表达Galectin-3的巨噬细胞是LAMA2-CMD病理生理学中的重要参与者。重要的是,这值得进一步研究th

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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