EP4受体激动剂对气道上皮基因组效应数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE267218系列数据,利用mRNA-seq比较EP4受体激动剂ONO-AE1-329与β2肾上腺素受体激动剂vilanterol在BEAS-2B人支气管上皮细胞中的基因组影响,并扩展至腺苷A2B受体激动剂Bay-60-6583和I-前列腺素受体激动剂tapro

geo
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基因组分类GPL185739606
GSE267218: Genomic effects of an EP4-receptor agonist in airway epithelia

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

EP4受体激动剂对气道上皮基因组效应数据集

Genomic effects of an EP4-receptor agonist in airway epithelia

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE267218系列数据,利用mRNA-seq比较EP4受体激动剂ONO-AE1-329与β2肾上腺素受体激动剂vilanterol在BEAS-2B人支气管上皮细胞中的基因组影响,并扩展至腺苷A2B受体激动剂Bay-60-6583和I-前列腺素受体激动剂taprostene,以探究不同GPCR介导的cAMP升高是否产生不同转录特征。数据可用于分析哮喘相关气道基因表达变化及药物转录组效应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):有观点提出,吸入型EP4受体激动剂可能作为治疗哮喘的替代类支气管扩张剂,其效果与β2肾上腺素受体激动剂相当。然而,此类药物的基因组影响常被忽视,尽管可能对呼吸健康有害。在此,我们使用mRNA-seq比较了ONO-AE1-329(一种EP4受体激动剂)和vilanterol(一种β2肾上腺素受体激动剂)在BEAS-2B人支气管上皮细胞中的基因组影响。我们还通过将研究扩展至腺苷A2B受体和I-前列腺素受体激动剂Bay-60-6583和taprostene,确定了不同GPCR介导的cAMP升高是否促进不同的转录特征。最大有效浓度的ONO-AE1-329和vilanterol分别显著调控(q ≤ 0.05;≥1.5-/≤0.67倍)232和320个基因,其中

【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:GPL18573、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=GSE267218

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 04 202,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

有人提出,吸入型EP4受体激动剂可作为治疗哮喘的替代类支气管扩张剂,其疗效与β2肾上腺素受体激动剂相当。然而,此类药物的基因组学影响常被忽视,尽管其可能对呼吸系统健康产生潜在危害。本研究采用mRNA-seq技术,在BEAS-2B人气道上皮细胞中比较了ONO-AE1-329(一种EP4受体激动剂)与维兰特罗(一种β2肾上腺素受体激动剂)的基因组学影响。我们还通过将研究扩展至腺苷A2B受体激动剂Bay-60-6583和I-前列腺素受体激动剂taprostene,探究了不同GPCR介导的cAMP升高是否促进不同的转录特征。ONO-AE1-329和维兰特罗的最大有效浓度分别显著调控了232个和320个基因(q ≤ 0.05;≥1.5-/≤0.67倍),其中217个基因共同受调控。Spearman分析显示,这些基因表达变化具有高度秩次相关性,表明两种干预措施之间的功能重叠应相当显著。

出乎意料的是,ONO-AE1-329、维兰特罗、Bay 60-6583和曲前列环素的基因组效应也呈现出高度等级顺序相关性。这一发现提出了这样一种可能性:由任何GPCR产生的cAMP都会启动相同的转录程序。然而,相对于维兰特罗,ONO-AE1-329通常表现为部分激动剂,其效力和内在活性因转录本而异。总体而言,本研究表明,每个受ONO-AE1-329调控的基因对cAMP的敏感性不同,并由独特的受体占据-反应关系所界定。此外,如果BEAS-2B细胞中这种相对温和的基因组反应在体内得以重现,那么吸入型EP4受体激动剂可能代表一类更安全的支气管扩张剂。

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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