酒精中毒内表型相关miRNA的全基因组鉴定

研究关注乙醇先天性敏感性与酒精使用障碍的关系,以小鼠Loss of Righting Reflex(LORR)作为催眠效应的易感性指标,对LXS重组近交系小鼠脑内miRNA和mRNA表达分别进行分析,并通过meta-analysis整合miRNA-mRNA靶向配对

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基因组回归GPL1311210090
GSE85389: Genome-wide identification of miRNAs associated with alcoholism endophenotypes

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

酒精中毒内表型相关miRNA的全基因组鉴定

Genome-wide identification of miRNAs associated with alcoholism endophenotypes

该数据集来自NCBI,标题为Genome-wide identification of miRNAs associated with alcoholism endophenotypes,包含1个文件GSE85389_series_matrix.txt.gz。研究关注乙醇先天性敏感性与酒精使用障碍的关系,以小鼠Loss of Righting Reflex(LORR)作为催眠效应的易感性指标,对LXS重组近交系小鼠脑内miRNA和mRNA表达分别进行分析,并通过meta-analysis整合miRNA-mRNA靶向配对。结果发现112个显著miRNA-mRNA配对,多数表现为酒精敏感品系中miRNA水平升高、mRNA水平降低,例如Ca。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对乙醇的先天性敏感性可能是理解酒精使用障碍的重要第一步。我们研究了与乙醇催眠效应易感性相关的大脑miRNA调控的转录表达,该易感性通过Loss of Righting Reflex(LORR)测量。对来自LXS重组近交系小鼠的大脑miRNA和mRNA表达分别进行分析,以确定其与LORR的关联。随后通过meta-analysis整合这些结果,针对在miRNA靶标相互作用数据库中鉴定出的miRNA-mRNA靶向配对。我们发现了112个显著的miRNA-mRNA配对,其中绝大多数miRNA和mRNA高度相互连接。大多数配对表明,与更高的酒精敏感性品系相关的是miRNA水平升高和mRNA水平降低的模式。例如,CaMKIIn1被多个与LORR相关的miRNA靶向。C

【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:GPL13112、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=GSE85389

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,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

对乙醇的先天敏感性可能是理解酒精使用障碍的重要第一步。我们研究了与乙醇催眠效应倾向相关的大脑中被miRNA调控的转录表达,该倾向通过翻正反射丧失(LORR)来衡量。我们独立分析了来自LXS重组近交系小鼠大脑中miRNA和mRNA的表达与LORR的关联。随后,通过meta分析整合了这些结果,针对在miRNA靶标相互作用数据库中鉴定出的miRNA-mRNA靶标对。我们发现112个显著的miRNA-mRNA配对,其中绝大多数miRNA和mRNA高度相互关联。大多数配对显示了一种模式,即miRNA水平升高和mRNA水平降低与更敏感的酒精品系相关。例如,CaMKIIn1受到多个与LORR相关的miRNA的靶向作用。CAMK2N1是CAMK2的抑制剂,CAMK2除其他功能外,还能磷酸化或结合GABAA和NMDA受体。

我们的结果提示,miRNA对CAMK2抑制剂的调控及其下游靶点(包括GABAA和NMDA受体)具有新的作用,这些靶点此前已被认为与乙醇诱导的镇静和敏感性有关。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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