Boldine减轻慢性压迫性损伤小鼠模型机械性异常性疼痛并缓解转录组变化

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于天然生物碱Boldine在慢性压迫性损伤(CCI)小鼠模型中缓解神经病理性疼痛及转录组变化的研究

geo
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基因组分类GPL3017210090
GSE344718: Boldine Attenuates Mechanical Allodynia and Mitigates Transcriptomic Changes in a Mouse Model of Chronic Constriction Injury

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

Boldine减轻慢性压迫性损伤小鼠模型机械性异常性疼痛并缓解转录组变化

Boldine Attenuates Mechanical Allodynia and Mitigates Transcriptomic Changes in a Mouse Model of Chronic Constriction Injury

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于天然生物碱Boldine在慢性压迫性损伤(CCI)小鼠模型中缓解神经病理性疼痛及转录组变化的研究。数据覆盖脊髓组织的表达谱分析,采用高通量测序技术,物种为小鼠(10090),平台为GPL30172。文件为series matrix格式,可用于探索Boldine对神经损伤后基因表达的影响,以及神经病理性疼痛相关的转录组变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:神经病理性疼痛是一种复杂的慢性疾病,影响7%至10%的普通人群。目前的神经病理性疼痛治疗在至少约40%的患者中无法提供充分缓解,且通常伴有有时严重的副作用。在本研究中,我们研究了天然生物碱Boldine在减轻外周神经损伤诱导的神经病理性疼痛症状和转录组变化方面的作用。方法:雄性C57BL6小鼠接受坐骨神经慢性压迫性损伤(CCI)。术后立即给予含Boldine的定制饲料或对照饲料。机械痛反应通过Von Frey纤维测试评估。自发性疼痛样负重行为使用动态负重系统测量。损伤后15天收集脊髓并进行定量PC

【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:GPL30172、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=GSE344718

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 29 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

背景:神经病理性疼痛是一种复杂的慢性疾病,影响7%至10%的普通人群。目前的神经病理性疼痛治疗在至少约40%的患者中无法提供充分的缓解,且通常伴有副作用,有时甚至较为严重。在本研究中,我们探讨了波尔定(boldine)——一种天然存在的生物碱——在减轻周围神经损伤所致神经病理性疼痛症状及转录组变化方面的作用。方法:对雄性C57BL6小鼠进行坐骨神经慢性压迫性损伤(CCI)。术后立即给予含波尔定的定制饲料或对照饲料。采用Von Frey纤维丝测试评估机械性疼痛反应。使用动态负重系统测量自发性疼痛样负重行为。于损伤后15天采集脊髓组织,进行定量PCR和批量RNA测序。结果:CCI导致同侧机械性疼痛反应超敏及负重缺陷,包括直立持续时间缩短、同侧/对侧体重支撑比降低以及同侧后爪悬空持续时间减少。

波尔定治疗显著减轻了CCI诱导的机械性异常性疼痛,但未改善负重缺陷。基因表达分析显示,波尔定抑制了CCI诱导的脊髓炎症标志物上调。RNA测序分析揭示了CCI后若干疼痛相关经典通路和上游因子,而波尔定治疗显著逆转了这些CCI诱导的转录组变化。结论:在CCI小鼠模型中,口服波尔定可减轻神经损伤诱导的机械性异常性疼痛,并反向调节脊髓中损伤相关的转录组变化,其机制可能通过调节炎症和免疫反应实现。

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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