GSE283091:O-GlcNAcylation通过Nrf2/G6PDH通路减轻缺血再灌注诱导的肺上皮细胞铁死亡
源站描述聚焦肺缺血再灌注损伤中O-GlcNAcylation对肺上皮细胞铁死亡的影响,涉及单细胞测序、GO分析及蛋白质组学分析

基本信息
资源简介
GSE283091:O-GlcNAcylation通过Nrf2/G6PDH通路减轻缺血再灌注诱导的肺上皮细胞铁死亡
O-GlcNAcylation attenuates ischemia-reperfusion–induced pulmonary epithelial cell ferroptosis via the Nrf2/G6PDH pathway
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE283091_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GPL16791。源站描述聚焦肺缺血再灌注损伤中O-GlcNAcylation对肺上皮细胞铁死亡的影响,涉及单细胞测序、GO分析及蛋白质组学分析。数据可用于研究O-GlcNAcylation与铁死亡在肺缺血再灌注损伤中的关联,以及Nrf2/G6PDH通路的相关表达模式分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 28 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肺缺血再灌注(I/R)损伤是一种常见的临床病理状态,死亡率高。肺I/R损伤的病理生理涉及铁死亡和蛋白O-GlcNAcylation水平升高,而O-GlcNAcylation对肺I/R损伤的作用尚不清楚。本研究旨在探讨O-GlcNAcylation对减少I/R所致肺上皮细胞铁死亡的影响。首先,我们利用单细胞测序在急性肺损伤/急性呼吸窘迫综合征(ALI/ARDS)患者的肺上皮细胞中鉴定出O-GlcNAc转移酶1(Ogt1)为差异表达基因,基因本体分析(GO分析)揭示铁死亡过程的富集。我们发现肺O-GlcNAcylation在I/R损伤期间存在时间依赖性动态变化。蛋白质组学分析鉴定出富集于铁死亡的差异表达蛋白
【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:GPL16791、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=GSE283091
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 11 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
肺缺血再灌注(I/R)损伤是一种与高死亡率相关的常见临床病理。肺I/R损伤的病理生理机制涉及铁死亡和蛋白O-GlcNAcylation水平升高,而O-GlcNAcylation对肺I/R损伤的作用尚不清楚。本研究旨在探讨O-GlcNAcylation对减少I/R所致肺上皮细胞铁死亡的作用。首先,我们利用单细胞测序鉴定出O-GlcNAc转移酶1(Ogt1)是急性肺损伤/急性呼吸窘迫综合征(ALI/ARDS)患者肺上皮细胞中的差异表达基因,基因本体分析(GO分析)揭示了铁死亡过程的富集。我们发现肺I/R损伤期间肺O-GlcNAcylation存在时间依赖性动态变化。蛋白质组学分析基于KEGG注释鉴定出富集于铁死亡和多个氧化还原相关通路的差异表达蛋白。
因此,我们构建了Ogt1条件性敲除小鼠,并发现Ogt1缺失会加剧铁死亡,表现为脂质活性氧(lipid ROS)、丙二醛(MDA)、Fe2+水平升高,以及关键蛋白谷胱甘肽过氧化物酶4(GPX4)和溶质载体家族7成员11(SLC7A11)表达的改变。与此一致,我们发现O-GlcNAcylation水平升高可通过O-GlcNAcylated NF-E2相关因子2(Nrf2)抑制缺氧/复氧(H/R)损伤诱导的TC-1细胞对铁死亡的敏感性。此外,染色质免疫沉淀(ChIP)实验和双荧光素酶报告基因实验均表明,Nrf2可与葡萄糖-6-磷酸脱氢酶(G6PDH)的翻译起始位点(TSS)结合并促进其转录活性。作为磷酸戊糖途径(PPP)中重要的限速酶,G6PDH升高可提供大量烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸(NADPH),改善谷胱甘肽(GSH)的氧化还原状态,最终导致铁死亡抵抗。R
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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