过敏原诱导上皮衰老经AhR-c-Myc轴驱动气道炎症

该数据集来自 NCBI GEO(GSE313889),聚焦过敏原诱导的上皮细胞衰老经 AhR-c-Myc 轴驱动气道炎症的研究,属于呼吸系统疾病/哮喘方向

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基因组预测GPL342959606
GSE313889: Allergen-Induced Epithelial Senescence Drives Airway Inflammation via the AhR-c-Myc Axis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

过敏原诱导上皮衰老经AhR-c-Myc轴驱动气道炎症

Allergen-Induced Epithelial Senescence Drives Airway Inflammation via the AhR-c-Myc Axis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE313889),聚焦过敏原诱导的上皮细胞衰老经 AhR-c-Myc 轴驱动气道炎症的研究,属于呼吸系统疾病/哮喘方向。数据包含 1 个文件(GSE313889_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱,涉及平台 GPL34295 与物种 9606。可用于探索上皮 AhR 对细胞衰老的调控机制及过敏性气道炎症相关基因表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:环境过敏原可诱导上皮细胞衰老,进而促进气道炎症。芳香烃受体(AhR)是一种响应环境刺激的配体激活转录因子,可能调控这一过程。目的:我们试图确定上皮 AhR 是否控制细胞衰老,并阐明其在过敏性气道炎症中的潜在机制。方法:使用 Club 细胞特异性 p16 条件性敲除小鼠(p16ΔScgb1a1)评估上皮衰老和过敏性气道炎症的作用。在体外和体内模型中,使用 AhR 激动剂、拮抗剂和 Club 细胞特异性 AhR 缺陷小鼠(AhRΔScgb1a1)检查 AhR 对衰老的调控。进行 Bulk RNA-seq 以鉴定 AhR 调控的衰老相关基因,并采用免疫沉淀(IP)连同 ChIP-PCR 进行验证

【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:GPL34295、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=GSE313889

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 05 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

背景:环境过敏原可诱导上皮细胞衰老,进而促进气道炎症。芳香烃受体(AhR)是一种配体激活的转录因子,对环境刺激具有响应性,可能调控这一过程。目的:我们旨在确定上皮AhR是否调控细胞衰老,并阐明其在过敏性气道炎症中的潜在机制。方法:采用Club细胞特异性p16条件性敲除小鼠(p16ΔScgb1a1)评估上皮衰老及过敏性气道炎症的作用。通过AhR激动剂、拮抗剂及Club细胞特异性AhR缺陷小鼠(AhRΔScgb1a1),在体外和体内模型中检测AhR对衰老的调控作用。采用bulk RNA-seq鉴定AhR调控的衰老相关基因,并利用免疫沉淀(IP)及ChIP-PCR验证AhR与靶基因的相互作用。结果:单细胞转录组学揭示上皮衰老是过敏原诱导哮喘的关键特征。

p16ΔScgb1a1小鼠表现出蟑螂过敏原诱导的气道炎症减轻,支气管肺泡灌洗液(BALF)中Th2/Th17细胞因子减少。在过敏原处理的哮喘患者气道上皮细胞中,AhR信号增强,并调控衰老,表现为SA-β-gal活性及Cdkn2a、Cdkn1a和γH2AX表达的变化。AhR激动剂VAF347可抑制气道炎症,而AhRΔScgb1a1缺陷则加重气道炎症。RNA-seq鉴定衰老为AhR调控的主要通路,突出c-Myc、TGF-β2、IGFBP3和SERPINE1为关键靶点。AhR与c-Myc启动子的结合得到验证,用EN4抑制c-Myc可减少过敏原诱导的衰老和炎症。结论:上皮AhR通过直接调控c-Myc抑制过敏原诱导的衰老和气道炎症。这些发现确立AhR–c-Myc轴为过敏性哮喘的潜在治疗靶点。

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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