III组磷脂酶A2缺失对抗原诱导哮喘模型肺的影响

源站描述显示 sPLA2-III 在支气管上皮细胞表达并在哮喘反应中降低,Pla2g3-/- 小鼠在 OVA 诱导哮喘模型中表现出气道高反应性、嗜酸性粒细胞增多、OVA 特异性 IgE 产生及 2 型细胞因子表达增强

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1033310090
GSE249134: Effect of group III phospholipase A2 deletion in antigen-induced asthma modeled lung

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

III组磷脂酶A2缺失对抗原诱导哮喘模型肺的影响

Effect of group III phospholipase A2 deletion in antigen-induced asthma modeled lung

该数据集来自 NCBI GEO,研究 III 组磷脂酶 A2(sPLA2-III)缺失在抗原诱导哮喘模型肺中的作用,包含 1 个表达谱芯片数据文件(GSE249134_series_matrix.txt.gz),平台为 GPL10333,物种为小鼠(10090)。源站描述显示 sPLA2-III 在支气管上皮细胞表达并在哮喘反应中降低,Pla2g3-/- 小鼠在 OVA 诱导哮喘模型中表现出气道高反应性、嗜酸性粒细胞增多、OVA 特异性 IgE 产生及 2 型细胞因子表达增强。数据可用于哮喘相关基因表达分析与差异表达研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):哮喘是一种慢性气道炎症性疾病,以反复发作的气道阻塞、高反应性、重塑和嗜酸性粒细胞增多为特征。磷脂酶 A2(PLA2)从膜磷脂释放脂肪酸和溶血磷脂,通过产生促哮喘脂质介质被认为可加重哮喘,但对单个 PLA2 亚型与哮喘之间关联的理解仍不完整。在此,我们显示 III 组分泌型 PLA2(sPLA2-III)在哮喘病理中发挥改善而非加重作用。在小鼠和人肺中,sPLA2-III 在支气管上皮细胞中表达,并在哮喘反应期间降低。在卵清蛋白(OVA)诱导的哮喘模型中,Pla2g3-/- 小鼠表现出增强的气道高反应性、嗜酸性粒细胞增多、OVA 特异性 IgE 产生和 2 型细胞因子表达

【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、GPL10333、10090。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=GSE249134

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 17 202,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
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数据说明

哮喘是一种慢性气道炎症性疾病,以反复发作的气道阻塞、高反应性、重塑和嗜酸性粒细胞增多为特征。磷脂酶A2(PLA2s)可从膜磷脂中释放脂肪酸和溶血磷脂,通过生成促哮喘脂质介质被认为参与加重哮喘,但对各PLA2亚型与哮喘之间关联的认识仍不完整。在此,我们表明III组分泌型PLA2(sPLA2-III)在哮喘病理中发挥改善而非加重作用。在小鼠和人肺中,sPLA2-III表达于支气管上皮细胞,并在哮喘反应期间降低。在卵清蛋白(OVA)诱导的哮喘模型中,与Pla2g3+/+小鼠相比,Pla2g3-/-小鼠表现出增强的气道高反应性、嗜酸性粒细胞增多、OVA特异性IgE产生和2型细胞因子表达。脂质组学分析显示,与Pla2g3+/+小鼠相比,OVA攻击的Pla2g3-/-小鼠肺中多种溶血磷脂水平降低,包括溶血磷脂酰胆碱、溶血磷脂酰乙醇胺和溶血磷脂酸(LPA)。

LPA受体2激动剂抑制了支气管上皮细胞中胸腺基质淋巴细胞生成素的表达,并逆转了Pla2g3-/-小鼠的气道高反应性和嗜酸性粒细胞增多,提示sPLA2-III至少通过产生LPA对过敏原诱导的哮喘发挥负向调控作用。因此,激活sPLA2-III-LPA通路可能成为过敏性哮喘的新治疗靶点。对OVA激发肺组织的微阵列基因谱分析显示,与Pla2g3+/+小鼠相比,Pla2g3-/-小鼠中与细胞因子和炎症反应相关的基因发生了显著改变。

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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