M2小胶质细胞外泌体抑制p38 MAPK通路及GPX4介导的神经病理性疼痛神经元铁死亡[EXO_miRNAseq]

研究涉及IL-4诱导BV2小胶质细胞M2极化、外泌体提取与测序,并对与M2-exosomes共培养的BV2小胶质细胞和N2a神经元细胞进行高通量测序

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GSE306183: M2 microglia-derived exosomes inhibit p38 MAPK signaling pathways and GPX4-mediated neuronal ferroptosis in neuropathic pain [EXO_miRNAseq]

基本信息

模态
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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

M2小胶质细胞外泌体抑制p38 MAPK通路及GPX4介导的神经病理性疼痛神经元铁死亡[EXO_miRNAseq]

M2 microglia-derived exosomes inhibit p38 MAPK signaling pathways and GPX4-mediated neuronal ferroptosis in neuropathic pain [EXO_miRNAseq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE306183_series_matrix.txt.gz,为M2小胶质细胞外泌体(M2-exosomes)相关miRNA高通量测序数据。研究涉及IL-4诱导BV2小胶质细胞M2极化、外泌体提取与测序,并对与M2-exosomes共培养的BV2小胶质细胞和N2a神经元细胞进行高通量测序。数据可用于探索M2-exosomes调控神经病理性疼痛中神经元铁死亡的机制,以及p38 MAPK信号通路和GPX4相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在探讨M2小胶质细胞外泌体(M2-exosomes)在神经病理性疼痛(NP)进展过程中对神经元铁死亡的调控机制。使用IL-4诱导静息BV2小胶质细胞M2极化。随后,从M2极化的微胶质细胞中提取M2-exosomes并进行测序。我们进一步对与M2-exosomes共培养的BV2小胶质细胞和N2a神经元细胞进行了高通量测序。通过qRT-PCR、western blot、免疫荧光和流式细胞术在体外检测M2-exosomes对微胶质细胞和神经元细胞的影响。对于体内实验,使用慢性坐骨神经压迫损伤(CCI)方法构建NP模型小鼠,并鞘内注射M2-exosomes。随后评估NP模型小鼠的疼痛行为和神经元铁死亡。体外实验表明,M2-exosom

【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:GPL19057、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=GSE306183

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 21 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

本研究旨在探讨M2小胶质细胞外泌体(M2-exosomes)在神经病理性疼痛(NP)进展过程中对神经元铁死亡的调控机制。采用IL-4诱导静息态BV2小胶质细胞向M2型极化。随后从M2极化的小胶质细胞中提取M2-exosomes并进行测序。我们进一步对与M2-exosomes共培养的BV2小胶质细胞和N2a神经元细胞进行了高通量测序。通过qRT-PCR、western blot、免疫荧光和流式细胞术在体外检测M2-exosomes对小胶质细胞和神经元细胞的影响。在体内实验中,采用慢性坐骨神经缩窄损伤(CCI)法构建NP模型小鼠,并鞘内注射M2-exosomes。随后评估NP模型小鼠的疼痛行为和神经元铁死亡情况。体外实验表明,M2-exosomes抑制了BV2小胶质细胞的炎症反应。经M2-exosomes处理的N2a神经元细胞的测序结果显示,铁死亡和MAPK信号通路显著富集。

我们进一步证明,M2-外泌体可逆转erastin诱导的神经元铁死亡,并抑制神经元细胞中p38 MAPK通路的激活。具体而言,M2-外泌体增加了铁死亡拮抗因子GPX4的表达,并降低了神经元细胞中的脂质过氧化和线粒体亚铁水平。使用CCI模型的体内实验显示,M2-外泌体增加了脊髓神经元细胞中GPX4的表达,抑制了亚铁含量的增加,并减轻了痛觉过敏。我们的研究结果表明,M2-外泌体在神经元铁死亡中激活GPX4抗氧化因子并抑制p38 MAPK信号通路,从而改善NP中的痛觉超敏。

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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