GSE278244:Collagen XXIII (COL23A1):湿疹疱疹的新风险因素
研究聚焦湿疹疱疹(EH)的遗传风险因素,通过全外显子测序发现 COL23A1 基因的杂合单核苷酸多态性与 EH 相关,并在更大队列中用 PCR 验证;进一步在原代角质形成细胞和 HaCaT 细胞中研究上调 COL23A1 表达对 HSV-1 感染的影响,并利用 bulk RNA 测序探讨机制

基本信息
资源简介
GSE278244:Collagen XXIII (COL23A1):湿疹疱疹的新风险因素
Collagen XXIII (COL23A1): A novel risk factor for eczema herpeticum
该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE278244_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 GPL21697。研究聚焦湿疹疱疹(EH)的遗传风险因素,通过全外显子测序发现 COL23A1 基因的杂合单核苷酸多态性与 EH 相关,并在更大队列中用 PCR 验证;进一步在原代角质形成细胞和 HaCaT 细胞中研究上调 COL23A1 表达对 HSV-1 感染的影响,并利用 bulk RNA 测序探讨机制。数据可用于探索 EH 相关基因表达变化及 HSV-1 感染应答(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 27 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 湿疹疱疹(EH)是一种由单纯疱疹病毒(HSV)在部分特应性皮炎(AD)患者中引起的潜在危及生命的播散性皮肤感染。EH 在部分 AD 患者中的发生及其频繁复发提示遗传因素在其发病机制中的重要性。目的 我们旨在识别 EH 的新遗传风险因素并研究其对 HSV-1 感染的影响。方法 利用全外显子测序,我们识别出 COL23A1 基因(编码胶原 XXIII 型 alpha 1 链或 Col23a1)中一个与 EH 相关的杂合单核苷酸多态性(SNP),并在更大队列中通过 PCR 验证。我们在原代角质形成细胞和 HaCaT 细胞中研究了上调 COL23A1 表达对 HSV-1 感染的影响,并进行 bulk RNA 测序以探讨潜在机制。结果 EH 患者来源的原
【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:GPL21697、9606。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE278244
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 27 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景 疱疹性湿疹(EH)是一种由单纯疱疹病毒(HSV)引起的、在部分特应性皮炎(AD)患者中发生的、可能危及生命的播散性皮肤感染。EH在部分AD患者中的发生及其频繁复发,提示遗传因素在其发病机制中的重要性。目的 我们旨在识别EH的新遗传风险因素,并研究其对HSV-1感染的影响。方法 通过全外显子组测序,我们发现了COL23A1基因(编码XXIII型胶原α1链或Col23a1)中一个与EH相关的杂合单核苷酸多态性(SNP),并在更大队列中通过PCR进行了验证。我们研究了在原代角质形成细胞和HaCaT细胞中上调COL23A1表达对HSV-1感染的影响,并进行了批量RNA测序以探讨其潜在机制。结果 携带该杂合SNP rs2973744的EH患者来源的原代角质形成细胞中COL23A1 mRNA和蛋白水平升高,且对HSV-1的易感性增加。通过实验提高Col23a1水平可增强人角质形成细胞中的HSV-1感染。
COL23A1过表达提高了细胞表面syndecan-1和nectin-1的水平,二者分别是HSV-1的附着因子和进入因子,并下调了参与抗病毒反应的基因,如IL1R1、IL32、TLR4、IRF1、S100A9、C3和CFH。结论:SNP rs2973744增强了ADEH+来源角质形成细胞中Col23a1的表达。Col23a1上调可能通过提高细胞表面HSV-1附着因子和进入因子syndecan-1和nectin-1的水平,并减弱角质形成细胞的抗病毒反应,从而促进HSV-1感染。
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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