GSE313454:中和IL-22RA1改善特应性皮炎相关的组织学和分子改变
研究围绕 IL-22/IL-22RA1 轴在特应性皮炎皮肤炎症中的作用,涉及体外 3D 皮肤模型和 TPA 小鼠模型,并使用靶向 IL-22RA1 的人源化抗体 temtokibart 评估阻断该轴的疗效

基本信息
资源简介
GSE313454:中和IL-22RA1改善特应性皮炎相关的组织学和分子改变
Neutralizing IL-22RA1 improves histological and molecular alterations associated with atopic dermatitis pathogenesis
该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE313454_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 GPL24676。研究围绕 IL-22/IL-22RA1 轴在特应性皮炎皮肤炎症中的作用,涉及体外 3D 皮肤模型和 TPA 小鼠模型,并使用靶向 IL-22RA1 的人源化抗体 temtokibart 评估阻断该轴的疗效。数据可用于分析 AD 皮损中 IL22RA1 的表达特征及相关分子改变(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 11 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:一部分特应性皮炎(AD)患者对当前全身治疗改善不足,凸显了这种慢性炎症性皮肤病的异质性以及对新疗法的需求。目的:在本研究中,我们在体外、离体和体内模型中研究了 IL-22/IL-22 受体(IL-22RA1)轴对 AD 皮肤炎症的致病贡献,以评估阻断该轴的治疗潜力。方法:通过原位杂交评估 AD 皮肤中 IL-22RA1 的表达。使用靶向 IL-22RA1 的人源化抗体 temtokibart,在人 AD 体外模型(3D 皮肤等效物)和 TPA 小鼠模型中评估对 IL-22/IL-22R 信号级联的抑制。结果:IL22RA1 在病变 AD 皮肤表皮中的表达高于非病变对照皮肤;表达呈正相关
【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:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE313454
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 29 202,引用时请注意版本时效。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:一部分特应性皮炎(AD)患者对现有全身治疗改善不充分,凸显了这种慢性炎症性皮肤病的异质性以及对新疗法的需求。目的:本研究在体外、离体和体内模型中探讨IL-22/IL-22受体(IL-22RA1)轴对AD皮肤炎症的致病作用,以评估阻断该轴的治疗潜力。方法:通过原位杂交评估AD皮肤中IL-22RA1的表达。在人AD体外模型(3D皮肤等效物)和TPA小鼠模型中,使用靶向IL-22RA1的人源化抗体temtokibart评估对IL-22/IL-22R信号级联的抑制。结果:与未受累对照皮肤相比,IL22RA1在AD皮损皮肤表皮中高表达;表达与表皮厚度呈正相关,与屏障完整性标志物loricrin呈负相关。在3D皮肤等效物中刺激IL-22诱导了与终末分化缺失、脂质代谢改变和免疫反应增强相关的特定分子特征。
使用temtokibart抑制IL-22RA1在组织学和分子水平上均显示出皮肤屏障完整性的显著改善。在皮肤炎症小鼠模型中,使用Zymo(一种替代temtokibart的鼠源抗IL-22RA1单克隆抗体)抑制IL-22RA1可降低Cxcl1和S100a9的局部表达。结论:这些发现表明IL-22/IL-22RA1轴在功能上参与AD的发病机制。因此,阻断IL-22RA1代表一种潜在有价值的新治疗选择。
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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