肺泡2型细胞中VAPA依赖的脂质转运促进肺表面活性物质形成

该数据集来自NCBI GEO,标题为VAPA依赖的脂质转运在肺泡2型细胞中促进肺表面活性物质形成,包含1个文件(GSE348519_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL30173

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基因组预测GPL301739606
GSE348519: VAPA-dependent lipid transport in alveolar epithelial type 2 cells promotes lung surfactant formation

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

肺泡2型细胞中VAPA依赖的脂质转运促进肺表面活性物质形成

VAPA-dependent lipid transport in alveolar epithelial type 2 cells promotes lung surfactant formation

该数据集来自NCBI GEO,标题为VAPA依赖的脂质转运在肺泡2型细胞中促进肺表面活性物质形成,包含1个文件(GSE348519_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL30173。数据可用于研究VAPA基因缺陷对肺泡2型细胞板层体形成及表面活性物质相关基因表达的影响,并探索ABCA3等肺疾病相关转运蛋白的调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):VAP蛋白通过与含FFAT的蛋白相互作用,在内质网(ER)与其他细胞器之间形成膜接触位点(MCS),从而协调脂质合成、转移和代谢。然而,它们的组织特异性功能在很大程度上仍未被探索。在此,我们报告了首例携带VAPA纯合无义变异(p.(Glu12*))的患者,表现为严重的全面发育迟缓以及进行性表面活性物质功能障碍,导致胆固醇性肺炎和肺纤维化。替代翻译起始部分绕过了提前终止密码子,产生N端截短的VAPA蛋白,其FFAT结合能力受损。在肺泡2型细胞中,VAPA缺陷损害板层体(LB)形成。我们鉴定出肺疾病相关的ATP结合盒转运蛋白A3(ABCA3),它是表面活性物质的关键调节因子

【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:GPL30173、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=GSE348519

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 02 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE348519

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

VAP蛋白通过与含FFAT的蛋白质相互作用,在内质网(ER)与其他细胞器之间形成膜接触位点(MCS),从而协调脂质的合成、转移和代谢。然而,其组织特异性功能在很大程度上仍未被探索。在此,我们报告了首例携带VAPA纯合无义变异(p.(Glu12*))的患者,表现为严重的全面发育迟缓以及进行性表面活性物质功能障碍,导致胆固醇性肺炎和肺纤维化。替代翻译起始部分绕过了提前终止密码子,产生了一种N端截短的VAPA蛋白,其FFAT结合能力受损。在肺泡2型细胞中,VAPA缺陷会损害板层体(LB)的形成。我们鉴定出与肺部疾病相关的ATP结合盒转运蛋白A3(ABCA3)——LB中表面活性物质脂质积累的关键调节因子——是VAPA的新型相互作用蛋白。VAPA–ABCA3相互作用促进了先前未被表征的ER–LB MCS处的脂质交换,而这一功能在VAPA的N端截短后丧失。

总之,我们的研究结果确定了VAPA依赖性MCS功能受损是综合征性肺病的一种机制,并揭示了一条此前未被认识的表面活性物质脂质运输途径。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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