琥珀酸脱氢酶(SDH)-复合体II调控遗传诱导肺气肿小鼠骨骼肌细胞呼吸与疲劳但不影响肌肉质量[3周]

该数据集来自NCBI GEO,包含遗传诱导肺气肿小鼠模型在3周时间点的骨骼肌基因表达谱数据,采用高通量测序技术。数据聚焦于琥珀酸脱氢酶(SDH)-复合体II对骨骼肌细胞呼吸和疲劳的调控作用,以及其与肌肉质量的关系

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基因组回归GPL3332610090
GSE255632: Succinate dehydrogenase (SDH)-Complex II regulates skeletal muscle cellular respiration and fatigue but not muscle mass in genetically induced pulmonary emphysema [3 wk]

基本信息

模态
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回归
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

琥珀酸脱氢酶(SDH)-复合体II调控遗传诱导肺气肿小鼠骨骼肌细胞呼吸与疲劳但不影响肌肉质量[3周]

Succinate dehydrogenase (SDH)-Complex II regulates skeletal muscle cellular respiration and fatigue but not muscle mass in genetically induced pulmonary emphysema [3 wk]

该数据集来自NCBI GEO,包含遗传诱导肺气肿小鼠模型在3周时间点的骨骼肌基因表达谱数据,采用高通量测序技术。数据聚焦于琥珀酸脱氢酶(SDH)-复合体II对骨骼肌细胞呼吸和疲劳的调控作用,以及其与肌肉质量的关系。可用于研究COPD/肺气肿相关骨骼肌功能障碍的分子机制,探索SDH功能与线粒体呼吸、氧化纤维收缩性及运动耐力之间的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):骨骼肌消耗和氧化能力降低在COPD/肺气肿患者中共存,并与较高的死亡率独立相关。在这种背景下,呼吸降低是否导致肌肉萎缩仍不清楚。我们之前已经表明,遗传诱导的COPD/肺气肿小鼠再现了患者肌肉中存在的肌肉功能障碍特征,包括琥珀酸脱氢酶(SDH)表达和活性的降低,这些特征被SDH功能的遗传获得部分逆转。先前的研究表明,琥珀酸积累,作为SDH抑制的副产物,可以增加骨骼肌的呼吸能力。在这里,我们生成了一种诱导型、肌肉特异性的SDH-C敲除小鼠,该小鼠表现出较低的线粒体氧消耗和氧化纤维的收缩性,并与整体运动耐力降低相关

【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:GPL33326、10090。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE255632

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 26 202,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

骨骼肌消耗与氧化能力下降在COPD/肺气肿患者中共存,并与较高的死亡率独立相关。在此背景下,呼吸功能减退是否促进肌肉萎缩仍不清楚。我们此前已表明,遗传诱导的COPD/肺气肿小鼠重现了患者肌肉中存在的肌肉功能障碍特征,包括琥珀酸脱氢酶(SDH)表达和活性降低,而通过遗传手段增强SDH功能可部分逆转这些改变。既往研究提示,琥珀酸积累——SDH抑制的副产物——可增加骨骼肌的呼吸能力。在此,我们构建了一种可诱导的、肌肉特异性SDH-C敲除小鼠,该小鼠表现出较低的线粒体氧耗和氧化型肌纤维收缩力,并伴有整体运动耐力下降。这些变化可被线粒体复合体I依赖性呼吸部分抵消,而这种呼吸模式在COPD/肺气肿遗传模型小鼠的肌肉中同样得以重现。

此外,尽管小鼠骨骼肌SDH-C敲除会导致早期琥珀酸积累,并伴随转录组下调,但这些变化与蛋白质组景观并不相关;动物的肌肉质量、纤维类型组成及干体重成分均保持不变。我们构建了首个条件性、骨骼肌特异性SDH-C敲除动物模型,并证明尽管SDH-C在遗传诱导的肺气肿中调控纤维呼吸,但它并不控制肌肉质量。

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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