GSE142610:整合基因组荟萃分析揭示囊性纤维化及ΔF508-CFTR救援的新分子见解

该数据集来自 NCBI GEO(GSE142610),包含 1 个文件 GSE142610_series_matrix.txt.gz,基于芯片表达谱(GPL10904,人 9606)对囊性纤维化(CF)与非 CF 气道上皮转录本进行比较,并整合温度、遗传和化学干预救援 ΔF508-CFTR 的公开数

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL109049606
GSE142610: Integrative genomic meta-analysis reveals novel molecular insights into cystic fibrosis and ΔF508-CFTR rescue

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE142610:整合基因组荟萃分析揭示囊性纤维化及ΔF508-CFTR救援的新分子见解

Integrative genomic meta-analysis reveals novel molecular insights into cystic fibrosis and ΔF508-CFTR rescue

该数据集来自 NCBI GEO(GSE142610),包含 1 个文件 GSE142610_series_matrix.txt.gz,基于芯片表达谱(GPL10904,人 9606)对囊性纤维化(CF)与非 CF 气道上皮转录本进行比较,并整合温度、遗传和化学干预救援 ΔF508-CFTR 的公开数据。研究通过荟萃分析得到核心疾病特征和两个核心救援特征,可用于探索 CF 相关表达模式及 ΔF508-CFTR 救援机制的分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 26 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):囊性纤维化(CF)由 CFTR 突变引起,导致严重且进行性的肺部疾病。最常见的突变体 ΔF508-CFTR 会经历蛋白酶体降解,使其阴离子通道功能丧失。在携带 ΔF508-CFTR 的细胞中,“蛋白稳态”通路(即与蛋白质加工和运输相关的通路)发生改变,并且可以被调节以部分恢复蛋白质功能。然而,关于蛋白稳态调节及其与 CF 和 ΔF508-CFTR 救援相关性的许多细节仍知之甚少。为阐明这一点,我们重新分析了表征人和猪气道 CF 与非 CF 上皮转录的公开数据集,并分析了已建立的温度、遗传和化学干预措施对 ΔF508-CFTR 的救援。荟萃分析产生了一个核心疾病特征和两个核心救援特征。为解释这些特征,我们汇编了蛋白稳态通路和一个 ori

【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:Expression profiling by array、GPL10904、9606。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE142610

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 01 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

囊性纤维化(CF)由CFTR基因突变引起,导致严重且进行性的肺部疾病。最常见的突变体ΔF508-CFTR会经历蛋白酶体降解,从而丧失其阴离子通道功能。“蛋白质稳态”通路,即与蛋白质加工和转运相关的通路,在携带ΔF508-CFTR的细胞中发生改变,并可通过调控部分恢复蛋白质功能。然而,关于蛋白质稳态调控的许多细节及其与CF和ΔF508-CFTR挽救的相关性,仍知之甚少。为阐明这一问题,我们重新分析了公共数据集,这些数据集表征了人和猪气道中CF与非CF上皮的转录特征,同时还分析了已建立的温度、遗传和化学干预措施对ΔF508-CFTR的挽救作用。荟萃分析产生了一个核心疾病特征和两个核心挽救特征。为解读这些特征,我们汇编了蛋白质稳态通路以及一个原创的“CFTR基因集库”。疾病特征揭示了mTORC1信号传导、内吞作用和蛋白酶体降解的差异性调控。

叠加功能基因组学数据识别出低温拯救的候选介导因子,而多种拯救策略均汇聚于未折叠蛋白反应通路的激活。然而值得注意的是,CFTR校正剂化合物Lumacaftor的类似物C18尽管具有拯救活性,却仅引起极小的转录扰动。本研究阐明了蛋白质稳态在疾病与拯救扰动中的参与,同时强调并非所有CFTR拯救干预都作用于转录。

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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