感染与除草剂暴露涉及c-Abl激酶在α-synuclein丝氨酸129磷酸化中的作用

研究通过RNA测序功能分析,探讨幽门螺杆菌(H. pylori)和鱼藤酮(rotenone)诱导的氧化应激、神经炎症和神经退行性通路,以及c-Abl激酶的激活与α-synuclein磷酸化的关系,并评估ponatinib、nilotinib、asciminib等激酶抑制剂的挽救效果

geo
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基因组预测GPL342849606
GSE287574: Infection and herbicide exposure implicate c-Abl kinase in α-synuclein serine 129 phosphorylation

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

感染与除草剂暴露涉及c-Abl激酶在α-synuclein丝氨酸129磷酸化中的作用

Infection and herbicide exposure implicate c-Abl kinase in α-synuclein serine 129 phosphorylation

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE287574_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱,聚焦帕金森病中α-synuclein丝氨酸129磷酸化(pSer129)这一病理标志。研究通过RNA测序功能分析,探讨幽门螺杆菌(H. pylori)和鱼藤酮(rotenone)诱导的氧化应激、神经炎症和神经退行性通路,以及c-Abl激酶的激活与α-synuclein磷酸化的关系,并评估ponatinib、nilotinib、asciminib等激酶抑制剂的挽救效果。数据可用于研究感染与农药暴露在帕金森病中的共同分子机制及潜在干预靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):帕金森病是一种复杂的多因素神经退行性疾病,其特征是α-synuclein在路易小体中聚集,其中丝氨酸129位点磷酸化(pSer129)是关键病理标志。然而,将多种触发因素与统一疾病表型联系起来的确切机制仍知之甚少。在本研究中,我们旨在探究感染和农药暴露对pSer129 α-synuclein积累的共同影响,重点关注c-Abl在此过程中的参与。RNA测序结果的功能分析表明,幽门螺杆菌和鱼藤酮均诱导氧化应激、神经炎症和神经退行性通路。鱼藤酮和幽门螺杆菌激活了c-Abl,可能通过诱导的氧化应激促进α-synuclein磷酸化。激酶抑制剂ponatinib、nilotinib和asciminib有效挽救了pSer129

【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:GPL34284、9606。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE287574

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 24 202,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
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数据说明

帕金森病是一种复杂的多因素神经退行性疾病,其特征是路易小体中α-突触核蛋白的聚集,其中丝氨酸129位点的磷酸化(pSer129)是一个关键的病理标志。然而,将多种触发因素与统一的疾病表型联系起来的确切机制仍知之甚少。在本研究中,我们旨在探讨感染和农药暴露对pSer129 α-突触核蛋白积累的共同影响,重点关注c-Abl在此过程中的参与。RNA测序结果的功能分析表明,幽门螺杆菌和鱼藤酮均可诱导氧化应激、神经炎症和神经退行性通路。鱼藤酮和幽门螺杆菌激活了c-Abl,这可能通过诱导的氧化应激实现,并促进α-突触核蛋白磷酸化。激酶抑制剂ponatinib、nilotinib和asciminib有效挽救了pSer129 α-突触核蛋白,并逆转了鱼藤酮或幽门螺杆菌诱导的相关基因表达变化。此外,GSK3β参与了c-Abl对pSer129的诱导。进一步地,幽门螺杆菌的空泡化细胞毒素通过c-Abl在pSer129 α-突触核蛋白的磷酸化中发挥关键作用。

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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