GSE336039:去泛素化酶USP2通过稳定MTCH2加速脓毒症诱导ALI内皮糖萼降解

源站描述聚焦脓毒症诱导急性肺损伤中内皮糖萼降解的上游调控,涉及USP2在脓毒症小鼠肺内皮细胞及LPS刺激人内皮细胞中表达上调,内皮特异性Usp2敲低可减轻CLP诱导的肺损伤、血管渗漏和糖萼降解,机制上USP2直接结合MTCH2并去除K27连接泛素链

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基因组分类GPL246769606
GSE336039: Deubiquitinase USP2 accelerates endothelial glycocalyx degradation in sepsis-induced ALI by stabilizing MTCH2

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE336039:去泛素化酶USP2通过稳定MTCH2加速脓毒症诱导ALI内皮糖萼降解

Deubiquitinase USP2 accelerates endothelial glycocalyx degradation in sepsis-induced ALI by stabilizing MTCH2

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE336039_series_matrix.txt.gz,主题为高通量测序表达谱,物种为人(9606),平台GPL24676。源站描述聚焦脓毒症诱导急性肺损伤中内皮糖萼降解的上游调控,涉及USP2在脓毒症小鼠肺内皮细胞及LPS刺激人内皮细胞中表达上调,内皮特异性Usp2敲低可减轻CLP诱导的肺损伤、血管渗漏和糖萼降解,机制上USP2直接结合MTCH2并去除K27连接泛素链。数据可用于研究脓毒症肺内皮损伤相关基因表达变化及USP2-MTCH2轴(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脓毒症仍是全球主要死因。肺尤其易受累,脓毒症诱导的急性肺损伤(ALI)死亡率高。内皮糖萼降解是促进血管渗漏和炎症的早期事件,但该过程的上游调控因子知之甚少。在此,我们确定泛素特异性蛋白酶2(USP2)是脓毒症中肺内皮糖萼分解的关键驱动因子。USP2表达在脓毒症小鼠肺内皮细胞和LPS刺激的人内皮细胞中显著上调。内皮特异性Usp2敲低可防止盲肠结扎穿刺(CLP)诱导的肺损伤、血管渗漏和糖萼降解。机制上,USP2直接结合线粒体外膜蛋白线粒体载体同源物2(MTCH2),并去除K27连接的泛素链

【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=GSE336039

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 202,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

脓毒症仍是全球主要死亡原因之一。肺尤为易受累,脓毒症诱导的急性肺损伤(ALI)死亡率高。内皮糖萼降解是促进血管渗漏和炎症的早期事件,但该过程的上游调控机制尚不清楚。本研究鉴定泛素特异性蛋白酶2(USP2)是脓毒症中肺内皮糖萼破坏的关键驱动因子。USP2在脓毒症小鼠肺内皮细胞及LPS刺激的人内皮细胞中表达显著上调。内皮特异性Usp2敲低可减轻盲肠结扎穿孔(CLP)诱导的肺损伤、血管渗漏和糖萼降解。机制上,USP2直接结合线粒体外膜蛋白线粒体载体同源物2(MTCH2),并去除其赖氨酸158位点的K27连接泛素链,从而稳定MTCH2。MTCH2是USP2介导的糖萼核心成分syndecan-1(SDC1)下调所必需的,沉默MTCH2可恢复USP2过表达细胞中的SDC1水平。

内皮细胞特异性Mtch2敲除小鼠再现了USP2缺陷的保护效应,包括改善生存率、维持糖萼结构和减轻炎症。这些发现揭示了一条USP2-MTCH2轴,在脓毒症期间将去泛素化与肺内皮糖萼完整性联系起来。靶向这一相互作用可能为脓毒性急性肺损伤提供新的治疗策略。

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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