GSE331101:Podnl1 作为 HIV 相关肺血管疾病的新贡献因子

研究利用三种 HIV 小鼠模型及体外细胞实验,检验 HIV 相关蛋白通过 Podnl1 依赖机制诱导 PVD 的假设,发现 Tg26 小鼠及 Tg26 骨髓移植小鼠中 HIV 蛋白表达促进 PVD 且无性别差异,RNAseq 与 qPCR 首次揭示 HIV 模型肺内 Podnl1 高表达

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GSE331101: Podnl1 as a novel contributor to HIV-associated pulmonary vascular disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

GSE331101:Podnl1 作为 HIV 相关肺血管疾病的新贡献因子

Podnl1 as a novel contributor to HIV-associated pulmonary vascular disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE331101),围绕 Podnl1 在 HIV 相关肺血管疾病(PVD)中的作用展开,包含 1 个文件(GSE331101_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(GPL24247,10090)。研究利用三种 HIV 小鼠模型及体外细胞实验,检验 HIV 相关蛋白通过 Podnl1 依赖机制诱导 PVD 的假设,发现 Tg26 小鼠及 Tg26 骨髓移植小鼠中 HIV 蛋白表达促进 PVD 且无性别差异,RNAseq 与 qPCR 首次揭示 HIV 模型肺内 Podnl1 高表达。数据可用于探索 HIV 相关肺血管疾病的分子机制与 Podnl1 相关预测。

【数据集背景】

源站首次发布:May 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):得益于联合抗逆转录病毒治疗(cART)的出现,HIV 感染者(PWH)的预期寿命显著增加;然而,他们也表现出对发生严重肺血管疾病(PVD)的易感性升高。尽管已努力了解 HIV 编码蛋白在该疾病发病机制中的作用,其潜在机制仍有待阐明。我们使用三种 HIV 小鼠模型和体外细胞研究,检验了 HIV 相关蛋白通过 Podnl1 依赖机制诱导 PVD 的假设。我们报道,Tg26 小鼠中 HIV 蛋白的表达以及从 Tg26 到野生型小鼠的骨髓移植促进了 PVD 的发展,且无性别差异。RNAseq 和 qPCR 分析首次揭示,在我们的 HIV 模型肺中 Podnl1 高表达。引人注目的是,接受 cART 的 PWH 的肺标本表现出更高的 Podnl1 l

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE331101

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 18 202,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

得益于联合抗逆转录病毒治疗(cART)的出现,HIV感染者(PWH)的预期寿命显著增加;然而,他们也表现出对发生严重肺血管疾病(PVD)的易感性升高。尽管已努力了解HIV编码蛋白在该疾病发病机制中的作用,但其潜在机制仍有待阐明。我们使用三种HIV小鼠模型和体外细胞研究,检验了HIV相关蛋白通过Podnl1依赖机制诱导PVD的假说。我们报道,Tg26小鼠中HIV蛋白的表达以及从Tg26小鼠到野生型小鼠的骨髓移植促进了PVD的发生,且无性别差异。RNAseq和qPCR分析首次揭示,在我们的HIV模型肺部中Podnl1高表达。引人注目的是,接受cART治疗的PWH的肺标本与HIV阴性个体相比表现出更高的Podnl1水平。我们还揭示,所观察到的心肺改变和Podnl1表达水平在老年完整Tg26小鼠中更为明显。此外,Podnl1过表达导致胶原-I产生增加和PASMCs增殖。

值得注意的是,我们发现HIV-Tat是唯一在接受cART治疗的PWH外周血单核细胞中可检测到的病毒蛋白,并且小鼠长期暴露于HIV-Tat可重现完整及BMT Tg26小鼠的心肺并发症。我们首次提供证据表明,HIV-Tat和Podnl1是HIV感染相关PVD的重要促进因素,这为预防HIV相关心肺并发症提供了潜在的新治疗途径。

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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