GSE302163:扎鲁司特通过抑制巨噬细胞METosis在缺血再灌注损伤中发挥肾脏保护作用 [RNA-Seq]

研究将 FDA 批准的哮喘药物扎鲁司特(ZFK)用于小鼠肾脏缺血再灌注损伤模型,比较其与他克莫司的肾脏保护作用及代谢不良反应,并通过 RNA 测序分析抗炎基因特征与巨噬细胞胞外诱捕网形成(METosis)的抑制机制

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基因组分类GPL1311210090
GSE302163: Repurposing Zafirlukast Confers Renal Protection in Ischemia-Reperfusion Injury via Suppressing Macrophage METosis [RNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
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分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE302163:扎鲁司特通过抑制巨噬细胞METosis在缺血再灌注损伤中发挥肾脏保护作用 [RNA-Seq]

Repurposing Zafirlukast Confers Renal Protection in Ischemia-Reperfusion Injury via Suppressing Macrophage METosis [RNA-Seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE302163),为 RNA-Seq 表达谱数据,含 1 个文件(GSE302163_series_matrix.txt.gz),物种为小鼠(10090),平台 GPL13112。研究将 FDA 批准的哮喘药物扎鲁司特(ZFK)用于小鼠肾脏缺血再灌注损伤模型,比较其与他克莫司的肾脏保护作用及代谢不良反应,并通过 RNA 测序分析抗炎基因特征与巨噬细胞胞外诱捕网形成(METosis)的抑制机制。数据可用于差异表达分析与炎症通路研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):他克莫司广泛用于预防移植后急性肾损伤(AKI),但会引起严重毒性(如肾毒性、高血糖)。我们重新利用扎鲁司特(ZFK)——一种 FDA 批准的哮喘药物——来解决这一局限。在小鼠肾脏缺血再灌注损伤(KIRI)模型中,ZFK 显著减轻肾功能障碍,将血清肌酐和血尿素氮(BUN)降至与他克莫司相当的水平,且不诱导代谢不良反应。RNA 测序显示,ZFK 重现了他克莫司的抗炎基因特征,同时独特地抑制了巨噬细胞胞外诱捕网形成(METosis)。机制上,ZFK 通过下调 PAD4 和 CitH3 表达抑制 METosis,并经免疫荧光和流式细胞术证实。单细胞转录组学(Tabula Muris 和 GEO 数据库)通过 Cy 确定巨噬细胞为主要靶点

【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:GPL13112、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=GSE302163

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 18 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

他克莫司广泛用于预防移植后急性肾损伤(AKI),但会引起严重毒性(如肾毒性、高血糖)。我们重新利用扎鲁司特(ZFK)——一种FDA批准的抗哮喘药物——来应对这一局限。在小鼠肾缺血再灌注损伤(KIRI)模型中,ZFK显著减轻肾功能障碍,将血清肌酐和血尿素氮(BUN)降至与他克莫司相当的水平,且不诱导代谢不良反应。RNA测序显示,ZFK重现了他克莫司的抗炎基因特征,同时独特地抑制了巨噬细胞胞外诱捕网形成(METosis)。机制上,ZFK通过下调PAD4和CitH3表达抑制METosis,并经免疫荧光和流式细胞术证实。单细胞转录组学(Tabula Muris和GEO数据库)确定巨噬细胞是通过CysLT1R拮抗作用的主要靶点。本研究首次提供证据表明,ZFK通过靶向METosis——无菌性炎症的关键驱动因素——对KIRI发挥保护作用。

鉴于ZFK已确立的安全性特征,其可跳过I期临床试验,作为钙调神经磷酸酶抑制剂更安全的替代方案加速临床转化。我们的研究结果还凸显了ZFK在METosis相关疾病(如脓毒症、动脉粥样硬化)中的更广泛潜力,并强调药物重定位是快速治疗开发的战略性方法。

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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