Adropin 减轻系统性硬化症成纤维细胞活化与纤维化
该数据集来自 NCBI GEO(GSE252425),包含 1 个高通量测序表达谱文件,主题为 Adropin/ENHO 在系统性硬化症(SSc)中对成纤维细胞活化和组织纤维化的调控作用

基本信息
资源简介
Adropin 减轻系统性硬化症成纤维细胞活化与纤维化
Attenuation of Fibroblast Activation and Fibrosis by Adropin in Systemic Sclerosis (SSc)
该数据集来自 NCBI GEO(GSE252425),包含 1 个高通量测序表达谱文件,主题为 Adropin/ENHO 在系统性硬化症(SSc)中对成纤维细胞活化和组织纤维化的调控作用。源站描述显示研究结合机器学习与体外、体内功能实验,发现 SSc 皮肤中 Adropin/ENHO 一致下调,TGFβ 经 JNK 依赖途径降低其表达,而 Adropin34-76 肽可抑制 TGFβ 诱导的成纤维细胞活化。数据可用于 SSc 纤维化相关基因表达分析与机制探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):纤维化疾病给现代社会带来重大社会经济挑战,治疗选择有限。Adropin 是一种由能量稳态相关(ENHO)基因编码的肽类激素,涉及代谢和血管稳态,但其在纤维化发病机制中的作用仍不明确。在此,我们结合机器学习方法与体外和体内功能实验,将 Adropin/ENHO 表征为参与系统性硬化症(SSc)成纤维细胞活化和组织纤维化的潜在调节因子。我们证明,在不同 SSc 队列中,SSc 皮肤中 Adropin/ENHO 一致下调。典型的促纤维化细胞因子 TGFβ 以 JNK 依赖的方式降低 Adropin/ENHO 表达。通过治疗性应用生物活性 Adropin34-76 肽恢复 Adropin 信号,反过来抑制 TGFβ 诱导的成纤维细胞活化
【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=GSE252425
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 29 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
纤维化疾病给现代社会带来了重大的社会经济挑战,而治疗选择有限。Adropin是一种由能量稳态相关基因(ENHO)编码的肽类激素,被认为与代谢和血管稳态有关,但其在纤维化发病机制中的作用仍不明确。在本研究中,我们采用机器学习方法,结合体外和体内功能实验,将Adropin/ENHO鉴定为参与系统性硬化症(SSc)中成纤维细胞活化和组织纤维化的潜在调控因子。我们证实在不同SSc队列的SSc皮肤中Adropin/ENHO一致下调。典型的促纤维化细胞因子TGFβ以JNK依赖的方式降低Adropin/ENHO表达。通过治疗性应用生物活性Adropin34-76肽恢复Adropin信号传导,反过来抑制了TGFβ诱导的成纤维细胞活化和纤维化组织重塑,这些作用在原发性人真皮成纤维细胞、三维全层皮肤等效物、博来霉素诱导的肺纤维化小鼠模型和硬化性慢性移植物抗宿主病(sclGvHD)小鼠模型以及精密切割的人皮肤切片(PCSS)中均得到验证。
敲低Adropin的受体GPR19可消除Adropin在成纤维细胞中的抗纤维化作用。RNA-seq表明,Adropin34-76的抗纤维化作用在功能上与GLI1依赖性促纤维化转录网络的失活相关,并在体外、体内和离体实验中得到了证实。ChIP-seq证实了Adropin34-76诱导的TGFβ/GLI1信号变化。因此,我们的研究将TGFβ诱导的Adropin/ENHO表达下调确定为SSc(一种典型的系统性纤维化疾病)的潜在病理机制,该机制会引发促纤维化GLI1信号的无控制激活。我们还在多个临床前模型中提供证据表明,Adropin34-76可能具有治疗纤维化的潜力。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




