靶向巨噬细胞免疫蛋白酶体抑制M1极化并通过激活NRF1和NRF2-P62轴改善实验性肺气肿

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE266962系列的高通量测序表达谱数据,聚焦于靶向巨噬细胞免疫蛋白酶体抑制M1极化并改善实验性肺气肿的机制研究

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE266962: Targeting Immunoproteasome in Macrophages Suppresses M1 Polarization and Ameliorates Experimental Emphysema via Activating NRF1 and NRF2-P62 Axis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

靶向巨噬细胞免疫蛋白酶体抑制M1极化并通过激活NRF1和NRF2-P62轴改善实验性肺气肿

Targeting Immunoproteasome in Macrophages Suppresses M1 Polarization and Ameliorates Experimental Emphysema via Activating NRF1 and NRF2-P62 Axis

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE266962系列的高通量测序表达谱数据,聚焦于靶向巨噬细胞免疫蛋白酶体抑制M1极化并改善实验性肺气肿的机制研究。数据涉及LPS/弹性蛋白酶诱导的小鼠肺气肿模型及体外M1极化巨噬细胞,可用于分析免疫蛋白酶体亚基LMP2和LMP7的表达变化,以及ONX-0914干预后的转录组差异,为COPD和肺气肿的炎症机制与潜在治疗靶点研究提供数据支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性阻塞性肺疾病(COPD)是最常见的慢性气道疾病,以慢性支气管炎和肺气肿为特征。目前的药物在治疗这些疾病方面效果不足,凸显了对有效治疗的迫切需求。先前的研究表明,免疫蛋白酶体抑制可通过调节免疫细胞功能来缓解多种炎症性疾病。然而,其在COPD中的治疗潜力在很大程度上仍未得到探索。在这里,我们观察到在LPS/弹性蛋白酶诱导的肺气肿小鼠的支气管肺泡灌洗(BAL)巨噬细胞和体外M1极化的巨噬细胞中,免疫蛋白酶体亚基LMP2和LMP7的表达升高。随后,鼻内给予免疫蛋白酶体特异性抑制剂ONX-0914通过抑制M1巨噬细胞,显著减轻了肺气肿相关的气道炎症并改善了小鼠的肺功能。

【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:GPL24247、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=GSE266962

【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

慢性阻塞性肺疾病(COPD)是常见的慢性气道疾病,以慢性支气管炎和肺气肿为特征。现有药物在治疗这些疾病方面效果不足,凸显了对有效疗法的迫切需求。既往研究表明,免疫蛋白酶体抑制可通过调节免疫细胞功能来缓解多种炎症性疾病。然而,其在COPD中的治疗潜力在很大程度上尚未被探索。在此,我们观察到,在LPS/弹性蛋白酶诱导的肺气肿小鼠的支气管肺泡灌洗(BAL)巨噬细胞以及体外M1极化的巨噬细胞中,免疫蛋白酶体亚基LMP2和LMP7的表达升高。随后,鼻内给予免疫蛋白酶体特异性抑制剂ONX-0914可通过抑制M1巨噬细胞极化,显著减轻小鼠肺气肿相关的气道炎症并改善肺功能。在机制上,ONX-0914激活了自噬,而内质网(ER)应激并非ONX-0914诱导M1抑制所必需。

有趣的是,ONX-0914上调了自噬受体p62/SQSTM1,而该受体被证明对ONX-0914抑制M1极化的作用至关重要。此外,我们的研究发现,核因子E2相关因子2(NRF2)而非NRF1负责p62的诱导。最后,同时沉默NRF1和NRF2可部分抵消ONX-0914介导的M1极化抑制。总之,我们的研究结果表明,靶向巨噬细胞中的免疫蛋白酶体有望成为肺气肿的治疗策略。

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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