GSE337672:ZBTB18功能障碍经CHD4表观去抑制CLIC1通道促神经病理性疼痛

研究聚焦神经损伤后三叉神经节基因表达改变,涉及 ZBTB18 下调、CLIC1 通道去抑制及 NuRD 复合物经 CHD4 的招募机制,可用

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基因组分类GPL2594710116
GSE337672: ZBTB18 dysfunction promotes neuropathic pain via CHD4-based epigenetic disinhibition of CLIC1 channels in sensory neurons

基本信息

模态
基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

GSE337672:ZBTB18功能障碍经CHD4表观去抑制CLIC1通道促神经病理性疼痛

ZBTB18 dysfunction promotes neuropathic pain via CHD4-based epigenetic disinhibition of CLIC1 channels in sensory neurons

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 ZBTB18 dysfunction promotes neuropathic pain via CHD4-based epigenetic disinhibition of CLIC1 channels in sensory neurons,属于神经系统疾病 / 其他分类。数据包含 1 个文件,样例为 GSE337672_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL25947,物种为 10116。研究聚焦神经损伤后三叉神经节基因表达改变,涉及 ZBTB18 下调、CLIC1 通道去抑制及 NuRD 复合物经 CHD4 的招募机制,可用。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经损伤诱导的三叉神经节(TG)基因表达改变对神经病理性疼痛的发生至关重要,但其潜在调控机制在很大程度上仍不清楚。本研究鉴定出神经损伤后受损 TG 神经元中 ZBTB18(含锌指和 BTB 结构域 18)显著下调。恢复 ZBTB18 表达可缓解神经损伤诱导的机械性痛觉超敏,而在完整 TG 中敲低 ZBTB18 则产生神经病理性疼痛症状。机制上,ZBTB18 通过结合 Clic1 启动子区域内特定的顺式作用沉默子来转录抑制 Clic1;破坏该结合可消除对 CLIC1 的抑制及相关镇痛效应。此外,ZBTB18 通过其 BTB 结构域与 CHD4 直接相互作用招募 NuRD(核小体重塑和去乙酰化酶)复合物。功能

【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=GSE337672

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 03 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

神经损伤诱导的三叉神经节(TG)基因表达改变对神经病理性疼痛的发生至关重要,但其潜在的调控机制在很大程度上仍不清楚。本研究发现,神经损伤后,受损TG神经元中ZBTB18(含锌指和BTB结构域蛋白18)显著下调。恢复ZBTB18表达可缓解神经损伤诱导的机械性痛觉超敏,而在未受损TG中敲低ZBTB18则产生神经病理性疼痛症状。在机制上,ZBTB18通过结合Clic1启动子区域内特定的顺式作用沉默元件,在转录水平抑制Clic1;破坏该结合可消除对CLIC1的抑制及相关镇痛效应。此外,ZBTB18通过其BTB结构域与CHD4之间的直接相互作用招募NuRD(核小体重塑与去乙酰化酶)复合物。该招募功能异常会减弱组蛋白H3K27ac去乙酰化,并增强RNA聚合酶II在Clic1启动子处的富集,从而促进Clic1转录。

因此,神经损伤后ZBTB18的下调导致CLIC1表达和通道活性增加,增强了TG神经元的兴奋性;而在未受损大鼠的TG中,ZBTB18的下调同样增加了CLIC1的表达并诱导了机械性痛觉过敏。

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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