GSE313543:RASA3通过限制HCK激酶抑制Th1分化并减轻炎症免疫反应

研究围绕RASA3通过RPL36A抑制Hck mRNA翻译、HCK磷酸化STAT4 Y693驱动STAT4二聚化入核及IFN-γ表达的RASA3–HCK–STAT4轴,揭示Th1负调控新机制,并涉及过敏性接触性皮炎模型

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基因组预测GPL2424710090
GSE313543: RASA3 inhibits Th1 differentiation and attenuates inflammatory immune response by restricting the HCK kinase

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

GSE313543:RASA3通过限制HCK激酶抑制Th1分化并减轻炎症免疫反应

RASA3 inhibits Th1 differentiation and attenuates inflammatory immune response by restricting the HCK kinase

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE313543_series_matrix.txt.gz),为高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(10090),平台GPL24247。研究围绕RASA3通过RPL36A抑制Hck mRNA翻译、HCK磷酸化STAT4 Y693驱动STAT4二聚化入核及IFN-γ表达的RASA3–HCK–STAT4轴,揭示Th1负调控新机制,并涉及过敏性接触性皮炎模型。数据可用于Th1分化调控机制研究与炎症性皮肤病潜在治疗靶点探索(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):I型免疫以IFN-γ为标志,Th1细胞是关键亚群;然而,Th1的内在负调控因子仍定义不清。我们发现RASA3是这样一个调控因子,其表达在Th1分化过程中下降。T细胞特异性RASA3敲除增强Th1分化并加重过敏性接触性皮炎。机制上,RASA3通过RPL36A抑制Hck mRNA翻译。HCK随后在Y693位点磷酸化STAT4,驱动STAT4二聚化、核 entry 和IFN-γ表达。这一RASA3–HCK–STAT4轴揭示了Th1负调控的新机制,并提供了潜在的治疗靶点。

【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:GPL24247、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=GSE313543

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 24 202,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=GSE313543

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

I型免疫以IFN-γ为标志,Th1细胞是其关键亚群;然而,Th1的内在负调控因子仍研究不足。我们发现RASA3正是这样一种调控因子,其表达在Th1分化过程中下降。T细胞特异性敲除RASA3可增强Th1分化并加重过敏性接触性皮炎。机制上,RASA3通过RPL36A抑制Hck mRNA翻译。随后HCK在Y693位点磷酸化STAT4,驱动STAT4二聚化、核转位及IFN-γ表达。这一RASA3–HCK–STAT4轴揭示了Th1负调控的新机制,并提供了潜在的治疗靶点。

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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