PRJNA730713:白藜芦醇经AMPK信号通路改善人SZ95皮脂细胞脂质蓄积与炎症的体外研究

该数据集来自NCBI,围绕白藜芦醇(RVT)对人SZ95皮脂细胞的作用开展体外研究,采用RNA测序进行全转录组分析,并结合Nile red染色检测细胞内中性脂质、脂质组学分析脂质谱变化,以及qPCR和ELISA评估IL-1β、IL-6的mRNA与蛋白水平

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时间序列Transcriptome or Gene expression
PRJNA730713: Resveratrol ameliorates lipid accumulation and inflammation in human SZ95 sebocytes via the AMPK signaling pathways in vitro

基本信息

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时间序列
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA730713:白藜芦醇经AMPK信号通路改善人SZ95皮脂细胞脂质蓄积与炎症的体外研究

该数据集来自NCBI,围绕白藜芦醇(RVT)对人SZ95皮脂细胞的作用开展体外研究,采用RNA测序进行全转录组分析,并结合Nile red染色检测细胞内中性脂质、脂质组学分析脂质谱变化,以及qPCR和ELISA评估IL-1β、IL-6的mRNA与蛋白水平。数据覆盖转录组基因表达及脂质代谢、炎症相关指标,可用于探究RVT经AMPK信号通路改善亚油酸诱导的脂质蓄积与肽聚糖诱导的炎症的机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:寻常痤疮是最常见的皮肤病学难题之一,缺乏有效且耐受性良好的治疗方法。一项早期研究表明,白藜芦醇(RVT)对痤疮患者具有治疗作用,但机制不明。目的:评估RVT对培养的SZ95皮脂细胞中由亚油酸(LA)诱导的脂肪生成和由肽聚糖(PGN)诱导的炎症的体外作用,并研究其潜在机制。方法:采用RNA测序进行全转录组分析。用Nile red染色检测细胞内中性脂质。采用脂质组学检查皮脂细胞中脂质谱的变化。分别通过定量实时PCR和酶联免疫吸附测定评估白细胞介素(IL)-1β和IL-6的mRNA和蛋白水平。脂肪生成相关蛋白、炎症信号通路的表达及

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA730713

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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

背景:寻常痤疮是最常见的皮肤病学难题之一,缺乏有效且耐受性良好的治疗方法。早期研究表明,白藜芦醇(RVT)对痤疮患者具有治疗作用,但其机制尚不明确。目的:评估RVT对体外培养的SZ95皮脂腺细胞中亚油酸(LA)诱导的脂肪生成和肽聚糖(PGN)诱导的炎症的影响,并研究其潜在机制。方法:采用RNA测序进行全转录组分析。用尼罗红染色检测细胞内中性脂质。采用脂质组学检测皮脂腺细胞中脂质谱的变化。分别采用实时定量PCR和酶联免疫吸附试验评估白细胞介素(IL)-1β和IL-6的mRNA及蛋白水平。采用Western blot评估脂肪生成相关蛋白、炎症信号通路及AMP活化蛋白激酶(AMPK)通路的表达。使用特异性小干扰RNA(siRNA)敲低sirtuin-1(SIRT1)表达。

结果:RVT抑制了脂肪生成相关通路和核因子-κB(NF-κB)信号通路,降低了SZ95皮脂细胞中不饱和脂肪酸的含量。LA诱导的脂肪生成及脂质相关蛋白的表达均被RVT下调。此外,RVT促进了SIRT1的表达以及NF-κB p65亚基的去乙酰化,随后减少了PGN诱导下IL-1β和IL-6的分泌。进一步研究发现,AMPK抑制剂Compound C预处理可消除RVT介导的抑制皮脂生成和抗炎作用,同时SIRT1沉默消除了RVT的抗炎能力。结论:RVT在人皮脂细胞中部分通过AMPK通路表现出抑制皮脂生成和抗炎作用,这可能为RVT治疗寻常痤疮的作用提供依据。总体设计:检测经PGN处理的人SZ95皮脂细胞的全转录组表达

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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