线粒体DNA压缩限制先天免疫记忆的诱导

研究揭示 BCG PE18 通过增强 TFAM 水平诱导 mtDNA 压缩,涉及 SLC25A5、AFG3L2、mtNd1、OXPHOS 及 mtROS 等机制,可用于探索先天免疫记忆与线粒体功能调控(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL918510090
GSE302308: Induction of mitochondrial DNA compaction limits innate immune memory

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

线粒体DNA压缩限制先天免疫记忆的诱导

Induction of mitochondrial DNA compaction limits innate immune memory

该数据集来自 NCBI GEO,标题为“Induction of mitochondrial DNA compaction limits innate immune memory”,归类于呼吸系统疾病/肺结核。数据包含 1 个文件 GSE302308_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,物种为小鼠(10090),平台为 GPL9185。研究揭示 BCG PE18 通过增强 TFAM 水平诱导 mtDNA 压缩,涉及 SLC25A5、AFG3L2、mtNd1、OXPHOS 及 mtROS 等机制,可用于探索先天免疫记忆与线粒体功能调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):先天免疫记忆在宿主防御和多种炎症性疾病发病机制中的意义通常以染色质修饰为特征,这种修饰导致细胞因子基因更有效的转录。线粒体DNA(mtDNA)由线粒体转录因子(TFAM)压缩,并在维持线粒体功能中起关键作用。在这里,我们证明卡介苗(BCG)PE18通过提高TFAM水平诱导mtDNA压缩。机制上,PE18与SLC25A5相互作用并降低线粒体ATP水平,从而阻断蛋白酶AFG3L2对TFAM的降解。积累的TFAM限制了mtDNA可及性,抑制了线粒体编码的NADH脱氢酶亚基1(mtNd1)的转录,导致氧化磷酸化(OXPHOS)活性和mtROS产生减少。此外,从BCG中删除pe18赋予了b

【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:GPL9185、10090。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302308

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 15 202,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=GSE302308

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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

固有免疫记忆在宿主防御及多种炎症性疾病发病机制中的意义,通常以染色质修饰为特征,这种修饰导致细胞因子基因更有效的转录。线粒体DNA(mtDNA)由线粒体转录因子(TFAM)压缩,并在维持线粒体功能中发挥关键作用。在此,我们证明卡介苗(BCG)PE18通过提高TFAM水平诱导mtDNA压缩。机制上,PE18与SLC25A5相互作用并降低线粒体ATP水平,从而阻断蛋白酶AFG3L2对TFAM的降解。积累的TFAM限制了mtDNA的可及性,抑制了线粒体编码的NADH脱氢酶亚基1(mtNd1)的转录,导致氧化磷酸化(OXPHOS)活性和mtROS产生减少。此外,从BCG中删除pe18比亲本BCG对结核分枝杆菌(Mtb)感染提供了更好、更持久的保护,并且在免疫缺陷小鼠中具有更高的安全性。这些发现表明,靶向mtDNA可及性以调控免疫记忆可能提供普遍的保护性免疫。

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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