GSE286089:抑制Esrrg通过降低Pde3b减轻PM2.5诱导的哮喘加重
源站描述显示研究使用OVA诱导的哮喘小鼠暴露于PM2.5建立加重模型,通过mRNA测序发现Esrrg在差异表达基因中上调,并用AAV-shEsrrg和GSK5182抑制Esrrg

基本信息
资源简介
GSE286089:抑制Esrrg通过降低Pde3b减轻PM2.5诱导的哮喘加重
Esrrg inhibition protects against PM2.5-induced asthma aggravation by reducing Pde3b
该数据集来自NCBI GEO,标题为Esrrg inhibition protects against PM2.5-induced asthma aggravation by reducing Pde3b,属于呼吸系统疾病/哮喘分类。数据为高通量测序表达谱,包含1个文件GSE286089_series_matrix.txt.gz,平台为GPL24247,物种为10090。源站描述显示研究使用OVA诱导的哮喘小鼠暴露于PM2.5建立加重模型,通过mRNA测序发现Esrrg在差异表达基因中上调,并用AAV-shEsrrg和GSK5182抑制Esrrg。该数据可用于哮喘加重相关基因表达分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 07 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):PM2.5暴露与哮喘加重密切相关。雌激素相关受体gamma(Esrrg)是一种孤儿核受体,作为转录因子在多种代谢疾病中发挥关键作用。然而,Esrrg对PM2.5触发的哮喘加重的影响尚未被研究。在此,将卵清蛋白(OVA)诱导的哮喘小鼠暴露于PM2.5,以建立PM2.5加重哮喘的小鼠模型。根据mRNA测序,在OVA与Naive组比较以及OVA+PM2.5与OVA组比较的上调差异表达基因中,Esrrg是核受体超家族的唯一成员(|log2 (fold change)|>1且p<0.05)。在体内,应用携带Esrrg shRNA的腺相关病毒(AAV-shEsrrg)沉默Esrrg。此外,用反向激动剂GSK5182在药理学上抑制Esrrg活性。Either AAV-s
【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:GPL24247、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=GSE286089
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 13 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
PM2.5暴露与哮喘的加重密切相关。雌激素相关受体γ(Esrrg)作为一种孤儿核受体,在多种代谢性疾病中作为转录因子发挥关键作用。然而,Esrrg对PM2.5触发的哮喘加重的影响尚未被研究。在此,我们将卵清蛋白(OVA)诱导的哮喘小鼠暴露于PM2.5,以建立PM2.5加重哮喘的小鼠模型。根据mRNA测序结果,在OVA组与Naive组比较以及OVA+PM2.5组与OVA组比较的上调差异表达基因中,Esrrg是核受体超家族中唯一成员(|log2(倍数变化)|>1且p<0.05)。在体内实验中,应用携带Esrrg shRNA的腺相关病毒(AAV-shEsrrg)沉默Esrrg。此外,使用反向激动剂GSK5182对Esrrg活性进行药理学抑制。AAV-shEsrrg或GSK5182均改善了PM2.5加重哮喘小鼠的气道炎症。在体外实验中,通过检测细胞角蛋白7阳性细胞对分离的小鼠原代气管支气管上皮细胞(MTEC)进行了鉴定。
用携带shEsrrg的腺病毒载体或GSK5182处理可减轻PM2.5诱导的细胞损伤。值得注意的是,在体内和体外实验中,抑制Esrrg均使磷酸二酯酶3B(Pde3b)的表达下降。双荧光素酶报告基因实验和ChIP-PCR实验显示Esrrg与Pde3b启动子结合。综上所述,这些结果表明,抑制Esrrg可减轻PM2.5恶化型哮喘小鼠模型的气道炎症,并通过结合Pde3b启动子防止PM2.5驱动的MTEC损伤,这可能有助于进一步研究PM2.5加重型哮喘的治疗。
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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