细胞应激下SERPINA1 3'UTR多聚腺苷酸化位点使用改变影响A1AT蛋白表达

研究聚焦SERPINA1 mRNA 3'UTR可变多聚腺苷酸化在细胞应激下的动态变化及其对α-1-抗胰蛋白酶(A1AT)表达的影响,涉及肝细胞系HepG2经IL-6、乙醇或过氧化物处理后的表达谱

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基因组预测GPL246769606
GSE277810: Altered polyadenylation site usage in SERPINA1 3’UTR in response to cellular stress affects A1AT protein expression

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

细胞应激下SERPINA1 3'UTR多聚腺苷酸化位点使用改变影响A1AT蛋白表达

Altered polyadenylation site usage in SERPINA1 3’UTR in response to cellular stress affects A1AT protein expression

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE277810_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SERPINA1 mRNA 3'UTR可变多聚腺苷酸化在细胞应激下的动态变化及其对α-1-抗胰蛋白酶(A1AT)表达的影响,涉及肝细胞系HepG2经IL-6、乙醇或过氧化物处理后的表达谱。数据可用于分析可变多聚腺苷酸化位点使用变化与A1AT蛋白表达调控的关系,以及呼吸系统疾病和肝脏疾病相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):可变多聚腺苷酸化产生信使RNA(mRNA)转录本的不同3'异构体。3'非翻译区(3'UTR)中的可变多聚腺苷酸化可改变RNA定位、稳定性和翻译效率。SERPINA1 mRNA有两个不同的3'UTR异构体,两者均表达蛋白酶抑制剂α-1-抗胰蛋白酶(A1AT)。A1AT是一种急性期蛋白,由肝细胞表达并分泌,在炎症期间上调。肺部A1AT水平低可导致慢性阻塞性肺疾病,而肝脏中A1AT错误折叠可导致肝硬化。我们通过用细胞因子白细胞介素6(IL-6)、乙醇或过氧化物处理肝细胞系HepG2,分析了细胞应激期间可变多聚腺苷酸化的动态变化。SERPINA1在IL-6处理后转录上调,并具有改变的多聚腺苷酸化

【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=GSE277810

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 01 202,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

选择性多聚腺苷酸化导致信使RNA(mRNA)转录本产生不同的3’亚型。3’非翻译区(3’UTR)的选择性多聚腺苷酸化可改变RNA的定位、稳定性和翻译效率。SERPINA1 mRNA具有两种不同的3’UTR亚型,二者均表达蛋白酶抑制剂α-1-抗胰蛋白酶(A1AT)。A1AT是一种急性期蛋白,由肝细胞表达并分泌,在炎症期间上调。肺部A1AT水平过低可导致慢性阻塞性肺疾病,而肝脏中A1AT的错误折叠则可导致肝硬化。我们通过用细胞因子白细胞介素6(IL-6)、乙醇或过氧化物处理肝细胞系HepG2,分析了细胞应激过程中选择性多聚腺苷酸化的动态变化。IL-6处理后SERPINA1的转录上调,且多聚腺苷酸化发生改变,导致长3’UTR亚型增加。我们发现,即使SERPINA1 mRNA水平很高,长3’UTR仍抑制内源性A1AT蛋白的表达。SERPINA1的表达及3’端加工不受乙醇或过氧化物的影响。

IL-6诱导的转录组范围转录调控变化提示内质网及分泌蛋白加工过程发生改变。我们的数据表明,炎症影响SERPINA1转录本的polyA位点选择,导致A1AT蛋白表达减少。

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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