炎症通过IL-1RA影响基底前列腺干细胞雄激素受体信号

该数据集来自NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,基于高通量测序表达谱,研究慢性非细菌性前列腺炎对基底前列腺干细胞中雄激素受体信号的影响

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时间序列预测GPL1702110090
GSE271146: Inflammation Impacts Androgen Receptor Signaling in Basal Prostate Stem Cells Through Interleukin 1 Receptor Antagonist

基本信息

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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

炎症通过IL-1RA影响基底前列腺干细胞雄激素受体信号

Inflammation Impacts Androgen Receptor Signaling in Basal Prostate Stem Cells Through Interleukin 1 Receptor Antagonist

该数据集来自NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,基于高通量测序表达谱,研究慢性非细菌性前列腺炎对基底前列腺干细胞中雄激素受体信号的影响。数据覆盖炎症条件下基因表达变化,鉴定IL-1RA为关键调控因子,可用于探索炎症驱动前列腺增生症状的分子机制及候选调控基因(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):良性前列腺增生(BPH)患者的慢性前列腺炎症与症状严重程度相关。炎症如何导致前列腺增大和/或BPH症状及其潜在机制仍不清楚。在本研究中,我们利用一种模拟男性慢性非细菌性前列腺炎的独特转基因小鼠模型,研究了炎症对基底前列腺干细胞(bPSC)中雄激素受体(AR)及其体内分化的影响。我们发现炎症显著增强了bPSC中AR的水平和活性。更重要的是,我们鉴定出白细胞介素1受体拮抗剂(IL-1RA)是炎症期间bPSC中AR的关键调节因子。IL-1RA是炎症上调最显著的基因之一,抑制IL-1RA可逆转源自炎症bPSC的类器官中增强的AR活性。此外,IL-1RA似乎

【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:GPL17021、10090。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE271146

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 13 202,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

良性前列腺增生(BPH)患者的慢性前列腺炎症与症状严重程度相关。炎症如何促进前列腺增大和/或BPH症状及其潜在机制仍不清楚。在本研究中,我们利用了一种独特的转基因小鼠模型,该模型模拟男性慢性非细菌性前列腺炎,并研究了炎症对基底前列腺干细胞(bPSC)中雄激素受体(AR)及其体内分化的影响。我们发现炎症显著增强了bPSC中AR的水平和活性。更重要的是,我们确定白细胞介素1受体拮抗剂(IL-1RA)是炎症期间bPSC中AR的关键调节因子。IL-1RA是炎症上调最显著的基因之一,抑制IL-1RA可逆转源自炎症bPSC的类器官中增强的AR活性。此外,IL-1RA似乎通过拮抗IL-1的抑制作用来激活AR。

此外,利用谱系追踪模型,我们观察到即使在去势条件下,炎症仍能诱导bPSC增殖并分化为腔细胞,这表明炎症驱动的AR激活足以促进bPSC的增殖与分化。综上所述,我们的研究揭示了炎症调控bPSC中AR信号传导并诱导bPSC腔细胞分化的新机制,这可能参与前列腺增生的发生。

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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