NREP缺陷重塑肝脏-脂肪脂质代谢与脂肪组织炎症微环境
研究围绕NREP基因缺陷对体重调节、全身脂肪积累及代谢组织炎症重塑的影响,整合人类肝脏转录组数据与CRISPR/Cas9 NREP敲除小鼠模型,评估体重、脂肪与肝脏组织学、循环脂质谱、肝脏及腹股沟白色脂肪组织转录组和选定代谢基因,并利用基因集富集与mMCP-counter分析探索炎症通路及免疫和基质

基本信息
资源简介
NREP缺陷重塑肝脏-脂肪脂质代谢与脂肪组织炎症微环境
NREP deficiency reshapes liver-adipose lipid metabolism and the inflammatory microenvironment of adipose tissue
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE341133_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析。研究围绕NREP基因缺陷对体重调节、全身脂肪积累及代谢组织炎症重塑的影响,整合人类肝脏转录组数据与CRISPR/Cas9 NREP敲除小鼠模型,评估体重、脂肪与肝脏组织学、循环脂质谱、肝脏及腹股沟白色脂肪组织转录组和选定代谢基因,并利用基因集富集与mMCP-counter分析探索炎症通路及免疫和基质细胞群。数据可用于脂质代谢与脂肪组织炎症微环境相关机制研究及预测建模(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 23 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肥胖及相关代谢紊乱(包括代谢综合征)构成重大全球健康挑战,但其潜在分子机制仍不完全清楚。在此,我们研究了神经元再生相关蛋白(NREP)基因在体重调节、全身脂肪积累及代谢组织炎症重塑中的作用。采用整合多组学方法,我们分析了人类肝脏转录组数据集,构建了CRISPR/Cas9 NREP敲除小鼠模型。评估了体重、脂肪与肝脏组织学、循环脂质谱、肝脏及腹股沟白色脂肪组织转录组以及选定代谢基因。使用基因集富集和mMCP-counter分析探索炎症通路及估计的免疫和基质细胞群。临床数据分析显示肝脏显著更高
【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:GPL24247、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=GSE341133
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 28 202,引用时请注意版本时效。
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE341133
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- OpenDataLab:
数据说明
肥胖及相关代谢紊乱(包括代谢综合征)构成重大全球健康挑战,但其潜在分子机制仍未完全阐明。本研究探讨了神经元再生相关蛋白(NREP)基因在体重调节、全身脂肪蓄积及代谢组织炎症重塑中的作用。我们采用整合多组学方法,分析了人类肝脏转录组数据集,并构建了CRISPR/Cas9 NREP基因敲除小鼠模型。评估了体重、脂肪及肝脏组织学、循环血脂谱、肝脏与腹股沟白色脂肪组织转录组以及选定的代谢基因。采用基因集富集分析和mMCP-counter分析探讨炎症通路并估算免疫细胞与基质细胞群体。临床数据分析显示,超重个体及非酒精性脂肪性肝病和非酒精性脂肪性肝炎患者肝脏NREP表达显著升高。小鼠NREP基因敲除导致体重降低、性别依赖性的脂肪组织重塑以及血清脂质组的显著改变。
转录组分析表明,NREP缺失通过促进脂肪酸氧化和抑制从头脂肪生成,重塑肝脏脂质代谢网络。差异表达基因在长链脂肪酸代谢、PPAR信号通路及与组织纤维化相关的通路中显著富集。同时,NREP敲除降低了脂肪组织中炎症和免疫相关通路的富集,改善了代谢微环境,并诱导外周脂肪组织进入高周转的脂质代谢状态。这些发现表明NREP是代谢-炎症偶联的潜在调控因子,确立了NREP作为体重和脂质代谢的关键调节因子,并为肥胖及相关疾病的病理生理学提供了机制性见解。
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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