Activin A激活Smad3为先天炎症提供天然刹车

数据基于高通量测序表达谱分析,平台为GPL30172,物种为10090(小鼠)。源站描述涉及Smad3 C端磷酸化在巨噬细胞中由Activin A以TGF-β非依赖方式激活,调控线粒体ATP产生及CD73介导的腺苷转化,从而抑制炎症

geo
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时间序列分类GPL3017210090
GSE284154: Activin A activation of Smad3 confers a natural brake to innate inflammation

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Activin A激活Smad3为先天炎症提供天然刹车

Activin A activation of Smad3 confers a natural brake to innate inflammation

该数据集来自NCBI GEO,标题为Activin A activation of Smad3 confers a natural brake to innate inflammation,包含1个文件GSE284154_series_matrix.txt.gz,属于皮肤疾病/其他分类。数据基于高通量测序表达谱分析,平台为GPL30172,物种为10090(小鼠)。源站描述涉及Smad3 C端磷酸化在巨噬细胞中由Activin A以TGF-β非依赖方式激活,调控线粒体ATP产生及CD73介导的腺苷转化,从而抑制炎症。该数据可用于研究先天免疫调控机制及炎症相关皮肤疾病的表达特征分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Smad3的磷酸化是TGF-b信号传导的关键介质,在调节先天免疫反应中发挥重要作用。然而,在非TGF-β依赖的背景下,先天免疫细胞中Smad3的激活是否受到调控仍不清楚。在此,我们展示在小鼠和人类巨噬细胞中,响应细菌和病毒抗原时,Smad3通过其C端残基磷酸化(pSmad3C)被激活,这是由Activin A以非TGF-b依赖的方式介导的。具体而言,感染性配体如LPS通过巨噬细胞中的转录因子STAT5诱导Activin A分泌,而Activin A信号反过来激活pSmad3C。这一Activin A-Smad3轴控制巨噬细胞中线粒体ATP的产生以及CD73将ATP转化为腺苷的过程,从而强化抗炎机制。因此,Activin A缺失的小鼠

【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:GPL30172、10090。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=GSE284154

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 07 202,引用时请注意版本时效。

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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

Smad3的磷酸化是TGF-β信号传导的关键介导因素,而TGF-β信号在调控先天免疫应答中发挥重要作用。然而,在先天免疫细胞中,Smad3的激活是否能在不依赖TGF-β的情况下受到调控,目前仍不清楚。在此,我们证明,在小鼠和人类巨噬细胞中,Smad3通过其C端残基的磷酸化(pSmad3C)而被激活,以响应细菌和病毒抗原,这一过程由Activin A以不依赖TGF-β的方式介导。具体而言,感染性配体(如LPS)通过转录因子STAT5诱导巨噬细胞分泌Activin A,而Activin A信号传导反过来激活pSmad3C。这一Activin A-Smad3轴控制巨噬细胞中的线粒体ATP生成以及CD73将ATP转化为腺苷的过程,从而强化一种抗炎机制。因此,在巨噬细胞中特异性敲除Activin A受体1b的小鼠(Acvr1b^f/f^-Lyz2cre)由于炎症失控而更易死于脓毒症,并在咪喹莫特诱导的银屑病小鼠模型中表现出加重的皮肤病变。

因此,我们揭示了一种此前未被认识到的巨噬细胞炎症自然抑制机制,该机制通过Activin A依赖的方式激活Smad3来实现。

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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