GSE294310:源自微角尘螨Group 1过敏原的纤维蛋白原αC结构域调控人支气管上皮细胞黏附
研究聚焦屋尘螨过敏原Der m 1(源自微角尘螨的Group 1半胱氨酸蛋白酶)切割纤维蛋白原产生的新颖切割位点及纤维蛋白原αC结构域,通过处理人支气管上皮细胞并进行转录组分析,发现Der m 1来源的纤维蛋白原切割产物与αC结构域均显著增强细胞黏附,效应在2–4小时达峰后逐渐下降

基本信息
资源简介
GSE294310:源自微角尘螨Group 1过敏原的纤维蛋白原αC结构域调控人支气管上皮细胞黏附
Fibrinogen αC-Domain derived from Group 1 Allergen of Dermatophagoides microceras modulates cell adhesion in human bronchial epithelial Cells
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE294310_series_matrix.txt.gz),主题为呼吸系统疾病/哮喘。研究聚焦屋尘螨过敏原Der m 1(源自微角尘螨的Group 1半胱氨酸蛋白酶)切割纤维蛋白原产生的新颖切割位点及纤维蛋白原αC结构域,通过处理人支气管上皮细胞并进行转录组分析,发现Der m 1来源的纤维蛋白原切割产物与αC结构域均显著增强细胞黏附,效应在2–4小时达峰后逐渐下降。数据可用于探索过敏原蛋白酶活性与气道炎症相关细胞黏附的分子机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 10 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):屋尘螨(HDMs)过敏原是过敏性哮喘的主要诱因,其蛋白酶活性在气道炎症中起关键作用。Der m 1是来自微角尘螨的Group 1 HDMs过敏原,是一种以降解宿主蛋白能力著称的半胱氨酸蛋白酶。在本研究中,我们鉴定了Der m 1靶向的新颖纤维蛋白原切割位点,这些位点不同于凝血酶或纤溶酶切割的位点。通过采用生物化学和生物信息学方法,我们确定纤维蛋白原αC结构域是Der m 1来源的纤维蛋白原切割产物(FCPs)的关键组分。为评估其功能效应,我们用人支气管上皮细胞分别用Der m 1来源的FCPs和纤维蛋白原αC结构域处理。两种处理均显著增强细胞黏附,效应在处理后2–4小时达到峰值,随后逐渐下降。转录组分析,inc
【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:GPL24676、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=GSE294310
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 22 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
屋尘螨(HDM)过敏原是过敏性哮喘的主要诱因,其蛋白酶活性在气道炎症中发挥关键作用。Der m 1 是来源于微角尘螨(Dermatophagoides microceras)的第1组屋尘螨过敏原,是一种半胱氨酸蛋白酶,以降解宿主蛋白的能力著称。在本研究中,我们鉴定了 Der m 1 靶向的新型纤维蛋白原切割位点,这些位点与凝血酶或纤溶酶所切割的位点不同。通过采用生物化学和生物信息学方法,我们确定纤维蛋白原 αC 结构域是 Der m 1 衍生纤维蛋白原切割产物(FCPs)的关键组分。为评估其功能效应,我们用 Der m 1 衍生的 FCPs 和纤维蛋白原 αC 结构域处理人支气管上皮细胞。两种处理均显著增强了细胞黏附,效应在处理后 2–4 小时达到峰值,随后逐渐减弱。转录组分析(包括 RNA 测序(RNA-seq)和基因集富集分析(GSEA))显示,Der m 1 衍生的 FCPs 和 αC 结构域诱导了相似的转录反应,尤其是在与细胞黏附、细胞外基质组织和整合素信号传导相关的通路中。
值得注意的是,整合素αV(ITGAV)被鉴定为一个核心调控枢纽,提示Der m 1来源的FCPs通过整合素介导的机制影响细胞黏附。为进一步探究这一点,使用西仑吉肽(Cilengitide)评估了整合素介导的黏附,西仑吉肽是一种环状RGD肽,可拮抗αVβ3和αVβ5整合素。与西仑吉肽共处理显著抑制了FCPs和αC结构域的促黏附效应,证实了整合素αV依赖的机制。这些发现揭示了HDM蛋白酶过敏原与宿主蛋白之间的一种新型相互作用。具体而言,他们证明Der m 1不仅切割纤维蛋白原,还生成调节上皮细胞黏附和信号传导的生物活性片段。本研究为HDM过敏原来源蛋白酶的作用提供了新的见解
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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