胰岛细胞CD40L与对照基因表达数据集

该数据集来自NCBI,比较CD40L处理的胰岛细胞与对照胰岛细胞的基因表达谱,采用表达谱芯片平台GPL1708。研究聚焦CD40-CD40L相互作用介导的基因表达变化,发现90个基因和转录本表达强度至少增加1.7倍,涉及炎症和氧化应激,并强过表达CXCL1、CXCL2和CXCL3等趋化因子

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL17089606
GSE8873: Islet cells CD40L_vs_ islet cells CTRL

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

胰岛细胞CD40L与对照基因表达数据集

Islet cells CD40L_vs_ islet cells CTRL

该数据集来自NCBI,比较CD40L处理的胰岛细胞与对照胰岛细胞的基因表达谱,采用表达谱芯片平台GPL1708。研究聚焦CD40-CD40L相互作用介导的基因表达变化,发现90个基因和转录本表达强度至少增加1.7倍,涉及炎症和氧化应激,并强过表达CXCL1、CXCL2和CXCL3等趋化因子。数据可用于分析胰岛细胞中CD40信号通路相关基因表达差异及炎症反应机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 24 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):非造血细胞中CD40的表达与炎症相关。我们提供证据表明,T细胞共刺激分子CD40在人β细胞中表达,且胰岛素瘤细胞中CD40的参与激活了NFKB和ERK1/2通路。人胰岛细胞中CD40激活诱导了IL-8、MCP-1和MIP-1β的分泌,而NFkB和ERK1/2抑制剂可消除该分泌。在本研究中,我们研究了胰岛细胞中由CD40-CD40L相互作用介导的基因表达。该方法鉴定出90个基因和转录本,在可溶性CD40L处理后其表达强度至少增加1.7倍。相当数量的基因与炎症和氧化应激相关。我们观察到CXCL1(Groα)、CXCL2(Mif2)和CXCL3的强过表达;这些趋化因子属于CXC家族,在结构上与Il-8相关。11个基因被sel

【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:Expression profiling by array、GPL1708、9606。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=GSE8873

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 06 201,引用时请注意版本时效。

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数据说明

CD40在非造血细胞中的表达与炎症相关。我们提供的证据表明,CD40——一种T细胞共刺激分子——在人β细胞中表达,且胰岛素瘤细胞中CD40的参与激活了NFKB和ERK1/2通路。人胰岛细胞中CD40的激活诱导了IL-8、MCP-1和MIP-1β的分泌,而NFkB和ERK1/2抑制剂可阻断这一过程。在本研究中,我们研究了胰岛细胞中由CD40-CD40L相互作用介导的基因表达。该方法鉴定出90个基因和转录本,在经可溶性CD40L处理后其表达强度至少增加1.7倍。相当数量的基因与炎症和氧化应激相关。我们发现CXCL1(Groα)、CXCL2(Mif2)和CXCL3强烈过表达;这些属于CXC家族的趋化因子在结构上与IL-8相关。从该组中选取11个基因,包括CXCL1,通过实时PCR进一步定量。用CD40L激活胰岛细胞以NFKB依赖的方式诱导了CXCL1的分泌。

在胰岛细胞中,CD40的参与并未诱导凋亡,也未引起β细胞死亡,并且未如胰岛素瘤细胞中所观察到的那样增强TNF-α介导的细胞死亡。在胰岛素瘤细胞中,CD40的激活导致突触蛋白I的ERK1/2依赖性磷酸化,该蛋白与神经元和β细胞中的胞吐机制相关。然而,用可溶性CD40L处理胰岛并未影响葡萄糖诱导的胰岛素分泌。已有报道称,人胰岛制备物中始终存在的导管细胞组成性表达CD40(参考文献)。我们发现,导管细胞中的CD40-CD40L相互作用与β细胞不同,可诱导致糖尿病细胞因子IFNγ和TNF-α的分泌。此外,将含有导管细胞的胰岛与CD40L共孵育,通过测量线粒体膜电位评估,降低了β细胞的活力。

关键词:胰腺,朗格汉斯岛,趋化因子,细胞因子,炎症

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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