CACNA1F、RASAL1、GARIN4和TRIM56在阿片类药物常见副作用中的作用:基于分化神经元样SH-SY5Y细胞转录组分析
数据可用于研究阿片类药物急性暴露对神经元样细胞转录响应的影响,以及探索CACNA1F、RASAL1、GARIN4和TRIM56等基因在常见阿片副作用中的潜在作用(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
CACNA1F、RASAL1、GARIN4和TRIM56在阿片类药物常见副作用中的作用:基于分化神经元样SH-SY5Y细胞转录组分析
Unraveling the role of CACNA1F, RASAL1, GARIN4, and TRIM56 in common opioid side effects via transcriptomic analysis of differentiated neuron-like SH-SY5Y cells
该数据集来自NCBI GEO,包含分化神经元样SH-SY5Y细胞在五种阿片类配体(morphine、TRV130、metamorphine、β-endorphin和naloxone)急性暴露15分钟后的转录组测序数据,使用Illumina NovaSeq 6000平台,经DESeq2进行差异表达分析并通过GO、KEGG和Reactome进行通路富集。数据可用于研究阿片类药物急性暴露对神经元样细胞转录响应的影响,以及探索CACNA1F、RASAL1、GARIN4和TRIM56等基因在常见阿片副作用中的潜在作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 25 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):阿片类药物在疼痛管理中仍不可或缺,但其使用受到显著副作用的限制,包括呼吸抑制、便秘、耐受性、成瘾和免疫抑制。尽管对其作用机制已有较多了解,但急性阿片暴露对转录响应的影响尚未被完全表征。我们对暴露于五种阿片类配体(即morphine、TRV130、metamorphine、β-endorphin和naloxone)的分化神经元样SH-SY5Y细胞进行了转录组分析。孵育15分钟后,收集细胞并通过Illumina NovaSeq 6000平台进行RNA测序。使用DESeq2进行差异基因表达分析,并通过GO、KEGG和Reactome进行通路富集。每个阿片处理组与对照组之间的单独比较未显示统计学
【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:GPL24676、9606。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=GSE306403
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 27 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
阿片类药物在疼痛管理中仍不可或缺,但其使用受到显著副作用的限制,包括呼吸抑制、便秘、耐受性、成瘾和免疫抑制。尽管对其作用机制已有较多了解,但急性阿片类药物暴露对转录反应的影响尚未被充分表征。我们对暴露于五种阿片类配体(即吗啡、TRV130、metamorphine、β-内啡肽和纳洛酮)的分化神经元样SH-SY5Y细胞进行了转录组学分析。孵育15分钟后,收集细胞并通过Illumina NovaSeq 6000平台进行RNA测序处理。使用DESeq2进行差异基因表达分析,并通过GO、KEGG和Reactome进行通路富集分析。各阿片类药物处理组与对照组之间的单独比较未显示统计学显著的转录变化。然而,当将所有激动剂处理的样本合并并与对照样本比较时,我们鉴定出若干显著下调的基因(校正p < 0.05)。
具体而言,我们观察到基因CACNA1F、RASAL1、GARIN4和TRIM56的表达发生变化,这些基因参与钙信号传导、突触可塑性、免疫应答和生殖功能。CACNA1F下调可能影响神经元兴奋性和视网膜信号传导;RASAL1受抑制可能影响突触成熟和记忆;GARIN4与精子形态相关;TRIM56下调具有免疫调节作用,所有这些都与已知的阿片类药物诱导的副作用相一致。我们的研究结果表明,即使是短期阿片类药物暴露也能引发细微但具有功能相关性的转录变化。这些早期反应凸显了转录组学分析在揭示阿片类药物药效学和副作用分子机制方面的潜力。这种方法为阿片类药物的作用提供了更深入的见解,并支持
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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