GSE205276:ISR8 / IRF1-AS1 与 IFNα 及 NF-κB 应答相关

数据聚焦 ISR8 / IRF1-AS1 长非编码 RNA 在 IFNα 与 NF-κB 通路中的作用,涉及呼吸系统疾病/哮喘方向

geo
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基因组分类GPL203019606
GSE205276: ISR8 / IRF1-AS1 is relevant for IFNα and NF-κB responses

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE205276:ISR8 / IRF1-AS1 与 IFNα 及 NF-κB 应答相关

ISR8 / IRF1-AS1 is relevant for IFNα and NF-κB responses

该数据集来自 NCBI GEO(GSE205276),包含 1 个文件 GSE205276_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL20301。数据聚焦 ISR8 / IRF1-AS1 长非编码 RNA 在 IFNα 与 NF-κB 通路中的作用,涉及呼吸系统疾病/哮喘方向。可用于研究 ISR8 位点对干扰素刺激基因及促炎细胞因子诱导的影响,以及 lncRNA 在免疫应答调控中的功能(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对干扰素(IFN)α诱导的细胞转录组研究显示,若干长非编码 RNA 的表达发生改变。ISR8 / IRF1-AS1(IFN stimulated RNA 8)位于 IFN 调节因子 1(IRF1)编码基因附近,转录一种在 IFNα 处理或 IRF1 或 NF-κB 激活后早期被诱导的 lncRNA。ISR8 RNA 的敲低或过表达未导致可检测到的 IFN 应答失调。令人意外的是,用 CRISPR-Cas9 基因组编辑破坏 ISR8 位点后,细胞在 IFNα 触发或过表达 IRF1 或 NF-κB 亚基 RELA 后,无法诱导若干关键 ISG 和促炎细胞因子。这表明 ISR8 位点可能在 IFNα 和 NF-κB 通路中发挥重要作用。有趣的是,当从质粒表达时,IFNα、IRFs 和 NF-κB 应答的荧光素酶报告基因在 ISR8 破坏的细胞中正常诱导,但 n

【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=GSE205276

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 03 202,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

对干扰素(IFN)α诱导的细胞转录组的研究显示,几种长非编码RNA(lncRNA)的表达发生了改变。ISR8 / IRF1-AS1(干扰素刺激RNA 8)位于干扰素调节因子1(IRF1)编码基因附近,转录产生一种在IFNα处理或IRF1或NF-κB激活后早期即被诱导的lncRNA。ISR8 RNA的敲低或过表达并未导致可检测到的干扰素反应失调。令人惊讶的是,利用CRISPR-Cas9基因组编辑破坏ISR8基因座后,细胞在IFNα触发或IRF1或NF-κB亚基RELA过表达后无法诱导若干关键ISG和促炎细胞因子。这表明ISR8基因座可能在IFNα和NF-κB通路中发挥重要作用。有趣的是,当IFNα、IRF和NF-κB响应的荧光素酶报告基因从质粒表达时,在ISR8被破坏的细胞中可正常诱导,但当整合入基因组时则不能。因此,IFNα和NF-κB通路在诱导外源性游离体转录本表达方面功能正常,但无法激活基因组启动子的转录。

这些启动子的转录不能通过沉默抑制剂、降低几种负调控因子的水平或过表达诱导物来恢复。转录组分析表明,ISR8被破坏的细胞中负调控因子(如XIST和锌指蛋白)的水平急剧增加。我们的结果与ISR8位点是一个增强子区域相一致,该区域对于正常的抗病毒和促炎反应至关重要。这些结果具有重要意义,因为位于ISR8区域的几个SNP与慢性炎症性和自身免疫性疾病相关,包括克罗恩病、炎症性肠病、溃疡性结肠炎或哮喘。

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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