FMR1 mRNA 3'UTR 是 miR101、miR129-5p 和 miR-221 的靶点:对 FXTAS 突触分子病理学的意义

数据覆盖小鼠(10090)表达谱,可用于研究前突变携带者中 FMR1 表达升高与 FXTAS 相关神经退行性变的分子机制,以及 microRNA 对 FMR1 表达的调控预测(来源 NCBI)

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基因组预测Expression profiling by arrayGPL1391210090
GSE43670: The 3’UTR of FMR1 mRNA is a target of miR101, miR129-5p and miR-221: implications for the molecular pathology of FXTAS at the synapse.

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

FMR1 mRNA 3'UTR 是 miR101、miR129-5p 和 miR-221 的靶点:对 FXTAS 突触分子病理学的意义

The 3’UTR of FMR1 mRNA is a target of miR101, miR129-5p and miR-221: implications for the molecular pathology of FXTAS at the synapse.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE43670),包含 1 个表达谱芯片文件,主题为 FMR1 mRNA 3'UTR 受 miR101、miR129-5p 和 miR-221 靶向调控及其在 FXTAS 突触分子病理中的作用。数据覆盖小鼠(10090)表达谱,可用于研究前突变携带者中 FMR1 表达升高与 FXTAS 相关神经退行性变的分子机制,以及 microRNA 对 FMR1 表达的调控预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 22 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):虽然 FMR1 在脆性 X 综合征(FXS)中被沉默,但其表达在前突变个体中升高(2-8 倍)。这些人可能发展为脆性 X 相关震颤共济失调综合征(FXTAS),一种以共济失调和帕金森综合征为特征的晚发性神经退行性疾病。此外,携带前突变的个体在年轻时可能受到一系列神经和行为障碍的影响。在这些患者以及 FXTAS 小鼠模型中均已检测到记忆问题。迄今为止,尽管 FMR1 基因表达的精细调控很重要,但关于 FMR1 mRNA 代谢知之甚少。在本研究中,我们鉴定了三种 microRNA,它们特异性靶向 FMR1 的 3'UTR,并可在整个大脑中、特别是在突触水平调节其表达。miR-221 的表达水平在 br

【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、GPL13912、10090。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=GSE43670

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 19 201,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

在脆性X综合征(FXS)中,FMR1基因处于沉默状态,而在前突变携带者中,其表达水平升高(2-8倍)。这些人可能发展为脆性X相关震颤共济失调综合征(FXTAS),这是一种以共济失调和帕金森综合征为特征的晚发性神经退行性疾病。此外,携带前突变的个体在年轻时还可能受到一系列神经和行为障碍的影响。在这些患者以及FXTAS小鼠模型中均已检测到记忆问题。迄今为止,尽管FMR1基因表达的精细调控具有重要意义,但关于FMR1 mRNA代谢的了解仍然甚少。在本研究中,我们鉴定了三种微小RNA,它们特异性靶向FMR1的3’UTR,并可在整个大脑中,特别是在突触水平上调节其表达。在年轻FXTAS小鼠的脑和突触体制备物中,miR-221的表达水平降低,提示这些小鼠突触部位转录本存在普遍性的调控异常。

通过转录组分析,我们在此展示了与学习、记忆及自闭症行为、帕金森病和神经退行性变相关基因表达水平的显著失调。有趣的是,这些失调的mRNA中许多是同一类miRNA的靶标,而这些miRNA在突触处调节FMR1的表达。

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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