GSE326648:Pax6缺陷小鼠模型中性别二态性塑造AAK轨迹,伴早期免疫激活、神经支配受损及泪液改变

该数据集来自NCBI GEO,包含一个条件性Pax6单倍不足小鼠模型,结合全片成像、功能测定以及按性别分层的角膜转录组学和泪膜蛋白质组学,用于研究Pax6剂量降低如何导致眼表不稳定并推动先天性无虹膜相关角膜病变(AAK)的发生与进展

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基因组分类GPL2833010090
GSE326648: Sexual dimorphism shapes AAK trajectory in Pax6 deficiency mouse model with early immune activation, impaired innervation, and altered tears

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE326648:Pax6缺陷小鼠模型中性别二态性塑造AAK轨迹,伴早期免疫激活、神经支配受损及泪液改变

Sexual dimorphism shapes AAK trajectory in Pax6 deficiency mouse model with early immune activation, impaired innervation, and altered tears

该数据集来自NCBI GEO,包含一个条件性Pax6单倍不足小鼠模型,结合全片成像、功能测定以及按性别分层的角膜转录组学和泪膜蛋白质组学,用于研究Pax6剂量降低如何导致眼表不稳定并推动先天性无虹膜相关角膜病变(AAK)的发生与进展。数据覆盖出生后早期至疾病进展阶段,涉及免疫细胞浸润、上皮分化异常、神经支配与功能受损以及泪液改变等表型,可用于探索AAK的性别差异机制、早期生物标志物及潜在干预靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):先天性无虹膜常进展为威胁视力的无虹膜相关角膜病变(AAK),但PAX6剂量降低何时以及如何破坏眼表稳定仍不清楚。在此,我们将条件性Pax6单倍不足小鼠与全片成像、功能测定以及按性别分层的角膜转录组学和泪膜蛋白质组学相结合,构建疾病起始与进展的整合性系统级图景。Pax6+/−幼鼠表现为眼睑 opening 延迟,且从首次环境暴露时刻起角膜即处于病理启动状态:白细胞在出生后第二周积累并此后持续升高,上皮分化错误指定(KRT12缺失伴KRT14中央扩张),尽管伤口闭合大体正常但中央增殖持续受抑。感觉结构和功能严重受损,精细上皮

【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:GPL28330、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=GSE326648

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 27 202,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
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数据说明

先天性无虹膜症常进展为威胁视力的无虹膜相关角膜病变(AAK),但PAX6剂量减少在何时以及如何破坏眼表稳定性仍不清楚。本研究将条件性Pax6单倍不足小鼠与整体铺片成像、功能检测以及按性别分层的角膜转录组学和泪膜蛋白质组学相结合,构建疾病起始与进展的系统层面整合图景。Pax6+/−幼鼠表现为眼睑开启延迟,且自首次暴露于环境之时起,角膜即处于病理易感状态:白细胞在出生后第二周积聚并在此后持续升高,上皮分化发生错误指定(KRT12缺失伴KRT14中央区扩张),中央区增殖持续受抑,尽管大体创面闭合正常。感觉结构与功能严重受损,精细上皮纤维和TRPM8+末梢耗竭,角膜敏感性降低,而三叉神经节转录组变化甚微,提示角膜内在的导向/维持失败。

性别成为一个强有力的修饰因素:在原本二态性不明显的野生型角膜中,Pax6单倍剂量不足驱动了雄性和雌性特异性的基因网络,这些网络汇聚于炎症和细胞外基质重塑,但在代谢和先天免疫程序上出现分歧;泪液反映并可能强化这些变化,基线状态下表现为雌性偏向的分泌不足,而在擦伤后,Pax6+/−泪液未能像对照组那样启动核糖体/翻译和轴突导向反应,反而放大了先天免疫和角化途径。总体而言,这些数据将AAK重新定义为上皮去成熟化、慢性炎症和神经营养障碍的恶性循环,并由性别调控的泪腺变化所放大。通过 pinpointing 早期炎症启动、角膜编码的去神经支配机制以及可修饰的泪膜缺陷,这项工作提出了可操作的切入点,temperi

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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