GSE116927:HSP90抑制剂对气道杯状细胞化生的影响

该数据集来自NCBI GEO,标题为HSP90抑制剂对气道杯状细胞化生的影响,属于呼吸系统疾病/哮喘分类。数据基于高通量测序的表达谱分析,包含1个文件GSE116927_series_matrix.txt.gz,涉及人类气道杯状细胞化生的器官型模型转录组,并结合IL13暴露的体外及哮喘体内人气道上皮

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基因组预测GPL203019606
GSE116927: Effects of HSP90 inhibitors on airway goblet cell metaplasia

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

GSE116927:HSP90抑制剂对气道杯状细胞化生的影响

Effects of HSP90 inhibitors on airway goblet cell metaplasia

该数据集来自NCBI GEO,标题为HSP90抑制剂对气道杯状细胞化生的影响,属于呼吸系统疾病/哮喘分类。数据基于高通量测序的表达谱分析,包含1个文件GSE116927_series_matrix.txt.gz,涉及人类气道杯状细胞化生的器官型模型转录组,并结合IL13暴露的体外及哮喘体内人气道上皮细胞数据。可用于研究HSP90抑制剂geldanamycin逆转IL13诱导的杯状细胞化生的候选治疗作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 11 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):杯状细胞化生和黏液高分泌是慢性肺病的致残性标志,目前尚无治愈性疗法。针对哮喘特定上游驱动因素的疗法结果不一。我们假设一种不依赖先验知识的方法能指向气道杯状细胞化生的新疗法。我们分析了人杯状细胞化生器官型模型的转录组。我们将我们的数据与先前发表的IL13暴露的体外和哮喘体内人气道上皮细胞数据集相结合。药物扰动-反应连接方法鉴定出热休克蛋白90(HSP90)抑制剂geldanamycin作为逆转气道杯状细胞化生的候选药物。我们发现geldanamycin不仅预防而且逆转IL13诱导的杯状细胞化生。Geldanamycin未诱导杯状细胞死亡

【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:GPL20301、9606。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE116927

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 21 201,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

杯状细胞化生和黏液高分泌是慢性肺部疾病的致残性标志,目前尚无治愈性疗法。针对哮喘特定上游驱动因素的疗法结果不一。我们假设,一种不依赖先验知识的方法将指向气道杯状细胞化生的新疗法。我们分析了人杯状细胞化生器官型模型的转录组。我们将我们的数据与先前发表的来自IL13暴露的体外和哮喘体内人气道上皮细胞的数据集相结合。药物扰动-反应连接性方法鉴定出热休克蛋白90(HSP90)抑制剂格尔德霉素作为逆转气道杯状细胞化生的候选药物。我们发现,格尔德霉素不仅预防而且逆转了IL13诱导的杯状细胞化生。格尔德霉素不诱导杯状细胞死亡,不仅阻断黏蛋白合成,也不阻断IL13受体近端信号传导。此外,格尔德霉素的转录效应在未刺激的细胞中不存在,仅在IL13刺激后变得明显。

预测的作用机制表明,格尔德霉素也应能逆转IL17诱导的杯状细胞化生,这一预测得到了我们数据的证实。我们的研究结果表明,HSP90活性可能是慢性肺病中由多种机制驱动的杯状细胞化生持续存在所必需的。

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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