GSE222916:非经典WNT5A调控潜伏型TGFβ激活驱动成纤维细胞活化与组织纤维化

研究聚焦非经典WNT5A/JNK/ROCK信号如何快速协调潜伏型TGFβ激活,涉及系统性硬化、硬化性慢性移植物抗宿主病和特发性肺纤维化等纤维化疾病,可用于探索成纤维细胞向肌成纤维细胞转化及组织纤维化的分子机制(来源 NCBI)

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时间序列分类GPL246769606
GSE222916: Non-canonical WNT5A controls the activation of latent TGFβ to drive fibroblast activation and tissue fibrosis

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-01

资源简介

GSE222916:非经典WNT5A调控潜伏型TGFβ激活驱动成纤维细胞活化与组织纤维化

Non-canonical WNT5A controls the activation of latent TGFβ to drive fibroblast activation and tissue fibrosis

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE222916_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676。研究聚焦非经典WNT5A/JNK/ROCK信号如何快速协调潜伏型TGFβ激活,涉及系统性硬化、硬化性慢性移植物抗宿主病和特发性肺纤维化等纤维化疾病,可用于探索成纤维细胞向肌成纤维细胞转化及组织纤维化的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转化生长因子β(TGFβ)信号是纤维化的核心通路,但潜伏型TGFβ激活的分子调控仍不完全清楚。在此,我们证明WNT5A/JNK/ROCK信号在纤维化疾病中快速协调潜伏型TGFβ激活的关键作用。WNT5A被确定为纤维化疾病(如系统性硬化、硬化性慢性移植物抗宿主病和特发性肺纤维化)中占主导地位的非经典WNT配体,通过激活潜伏型TGFβ刺激成纤维细胞向肌成纤维细胞转化和组织纤维化。潜伏型TGFβ的激活需要快速的JNK和ROCK依赖性细胞骨架重排以及整合素αV(ITGAV)。条件性敲除WNT5A或其下游靶点可阻止潜伏型TGFβ激活,重新平衡TGFβ信号并改善实验性纤维化。因此我们揭

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE222916

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 31 202,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

转化生长因子β(TGFβ)信号通路是纤维化的核心通路,但潜伏型TGFβ激活的分子调控机制仍未完全阐明。在此,我们证明了WNT5A/JNK/ROCK信号通路在纤维化疾病中快速协调潜伏型TGFβ激活的关键作用。WNT5A被鉴定为纤维化疾病(如系统性硬化症、硬化性慢性移植物抗宿主病和特发性肺纤维化)中占主导地位的非经典WNT配体,通过激活潜伏型TGFβ刺激成纤维细胞向肌成纤维细胞转化及组织纤维化。潜伏型TGFβ的激活需要快速的JNK和ROCK依赖性细胞骨架重排以及整合素αV(ITGAV)。条件性敲除WNT5A或其下游靶点可阻止潜伏型TGFβ的激活,重新平衡TGFβ信号通路并改善实验性纤维化。因此,我们揭示了纤维化疾病中潜伏型TGFβ异常激活的新机制,并为靶向WNT5A/JNK/ROCK信号通路作为纤维化疾病的新治疗策略提供了证据。

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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