GSE305770:全转录组分析揭示痛性糖尿病周围神经病变大鼠背根神经节的关键调控网络和潜在治疗靶点

研究首次系统描绘 DRG 的 mRNA–lncRNA–miRNA 相互作用网络,揭示炎症信号、神经营养因子缺乏、代谢重编程和离子通道异常在 PDPN 发病中的作用,并提出多个潜在分子靶点,可用于 PDPN 早期诊断与精准治疗相关靶点预测研究(来源 NCBI)

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GSE305770: Full transcriptome analysis reveals key regulatory networks and potential therapeutic targets of dorsal root ganglion in rats with painful diabetic peripheral neuropathy

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE305770:全转录组分析揭示痛性糖尿病周围神经病变大鼠背根神经节的关键调控网络和潜在治疗靶点

Full transcriptome analysis reveals key regulatory networks and potential therapeutic targets of dorsal root ganglion in rats with painful diabetic peripheral neuropathy

该数据集来自 NCBI GEO(GSE305770),包含 1 个文件 GSE305770_series_matrix.txt.gz,为痛性糖尿病周围神经病变(PDPN)大鼠模型背根神经节(DRG)的全转录组表达谱数据,采用高通量测序(GPL25947,大鼠 10116)。研究首次系统描绘 DRG 的 mRNA–lncRNA–miRNA 相互作用网络,揭示炎症信号、神经营养因子缺乏、代谢重编程和离子通道异常在 PDPN 发病中的作用,并提出多个潜在分子靶点,可用于 PDPN 早期诊断与精准治疗相关靶点预测研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):痛性糖尿病周围神经病变(PDPN)是糖尿病常见且高度致残的并发症,其机制尚未完全阐明,也缺乏有效的治疗方法。背根神经节(DRG)在 PDPN 的发生和发展中起核心作用。本研究首次系统描绘了 PDPN 大鼠模型 DRG 的 mRNA–lncRNA–miRNA 相互作用网络,揭示了炎症信号、神经营养因子缺乏、代谢重编程和离子通道异常在 PDPN 发病中的重要作用,并提出多个潜在分子靶点,为 PDPN 的早期诊断和精准治疗提供理论依据和实验支持。

【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:GPL25947、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=GSE305770

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 01 202,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

痛性糖尿病周围神经病变(PDPN)是糖尿病常见且高度致残的并发症,其机制尚未完全阐明,且缺乏有效的治疗方法。背根神经节(DRG)在PDPN的发生发展中发挥核心作用。本研究首次系统描绘了PDPN大鼠模型DRG的mRNA–lncRNA–miRNA相互作用网络,揭示了炎症信号、神经营养因子缺乏、代谢重编程及离子通道异常在PDPN发病中的重要作用,并提出多个潜在分子靶点,为PDPN的早期诊断和精准治疗提供了理论依据与实验支持。

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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