PAC1受体缺陷减轻MC903诱导特应性皮炎瘙痒的基因表达分析

该数据集来自NCBI GEO,包含1个芯片表达谱文件,围绕PAC1受体缺陷(KO)在MC903诱导的特应性皮炎模型中对瘙痒的影响开展基因表达分析

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1033310090
GSE349190: PAC1 receptor deficiency reduces itching in MC903-induced atopic dermatitis: a comprehensive gene expression analysis approach

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

PAC1受体缺陷减轻MC903诱导特应性皮炎瘙痒的基因表达分析

PAC1 receptor deficiency reduces itching in MC903-induced atopic dermatitis: a comprehensive gene expression analysis approach

该数据集来自NCBI GEO,包含1个芯片表达谱文件,围绕PAC1受体缺陷(KO)在MC903诱导的特应性皮炎模型中对瘙痒的影响开展基因表达分析。数据覆盖小鼠皮肤组织的表达谱,可用于比较PAC1R缺陷与对照在皮炎模型中的转录差异,探索瘙痒与炎症相关分子机制,并支持差异表达与功能富集等分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):特应性皮炎(AD)是一种慢性炎症性皮肤病,特征为皮肤屏障受损、过敏性炎症、皮疹以及急性和慢性瘙痒。AD的确切病因和易感因素仍不清楚。它被认为是一种综合征,因为瘙痒性湿疹的症状由多种外部和内部因素的复杂相互作用触发。这种复杂性使理解其病理生理学变得困难。在特应性皮炎中,瘙痒和搔抓形成恶性循环:皮肤屏障功能进一步受损,由于神经超敏化而对瘙痒的超敏性增加,炎症加重。因此,同时抑制瘙痒和皮肤深层的潜在炎症是首要任务。在我们的PACAP研究中,我们使用MC903诱导的皮炎模型进行了实验,发现PAC1R缺陷(KO)

【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:Expression profiling by array、GPL10333、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=GSE349190

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 05 202,引用时请注意版本时效。

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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

特应性皮炎(AD)是一种慢性炎症性皮肤病,以皮肤屏障受损、过敏性炎症、皮疹以及急性和慢性瘙痒为特征。AD的确切病因和易感因素仍不清楚。它被认为是一种综合征,因为瘙痒性湿疹的症状是由多种外部和内部因素的复杂相互作用所触发的。这种复杂性使得理解其病理生理机制的努力变得更加困难。在特应性皮炎中,瘙痒和搔抓形成恶性循环:皮肤屏障功能进一步受损,由于神经超敏化导致对瘙痒的超敏反应增加,炎症加重。因此,抑制瘙痒和皮肤深层的潜在炎症是首要任务。在我们的PACAP研究中,我们使用MC903诱导的皮炎模型进行了实验,发现缺乏垂体腺苷酸环化酶激活多肽(PACAP)主要受体的PAC1R缺陷(KO)小鼠,与野生型(WT)小鼠相比,搔抓行为显著减少。

为进一步探究,我们给小鼠佩戴了伊丽莎白项圈,并在防止抓挠引起的继发性皮肤损伤和奖赏系统激活的情况下,对耳组织和全血进行了全面的基因表达分析。在KO组中,MC903处理诱导了耳厚度增加和皮炎症状。尽管WT组的肥大细胞脱颗粒更为明显,但参与炎症和抓挠行为的细胞因子及其他分子的基因表达在KO组和WT组中表现出相似的模式。据此,我们使用Enricher工具对在KO和WT小鼠中表现出独特变化的基因列表进行了通路分析。我们发现,Morphine addiction通路在瘙痒增强的WT小鼠中被归类为升高,而在KO小鼠中被归类为降低。近期研究表明,皮肤角质形成细胞本身

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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