miR-486-5p通过靶向MAML3抑制培养内皮细胞中eNOS和血管生成

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE281065系列矩阵文件,研究miR-486-5p对培养内皮细胞中eNOS表达及血管生成的影响

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基因组回归OtherGPL301739606
GSE281065: miR-486-5p inhibits eNOS and angiogenesis in cultured endothelial cells by targeting MAML3

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

miR-486-5p通过靶向MAML3抑制培养内皮细胞中eNOS和血管生成

miR-486-5p inhibits eNOS and angiogenesis in cultured endothelial cells by targeting MAML3

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE281065系列矩阵文件,研究miR-486-5p对培养内皮细胞中eNOS表达及血管生成的影响。实验使用人脐静脉内皮细胞(HUVECs),通过转染miR-486-5p、检测增殖、迁移和网络形成,并结合生物素标记pull-down与RNA测序鉴定靶mRNA。数据可用于分析miR-486-5p调控内皮功能的分子机制,以及肾脏缺血再灌注损伤相关的内皮损伤研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肾脏缺血再灌注损伤(IR)与内皮损伤相关。给予miR-486-5p可保护大鼠肾脏IR损伤,并定位于毛细血管内皮细胞,尽管它抑制IR诱导的内皮型一氧化氮合酶(eNOS)蛋白表达。我们研究了miR-486-5p对eNOS和内皮细胞功能的影响,并确定了其mRNA靶标。方法:人脐静脉内皮细胞(HUVECs)转染miR-486-5p后检测增殖、迁移和网络形成。转染生物素化miR-486-5p用于下拉结合mRNA,随后进行RNA测序。结果:miR-486-5p显著降低HUVECs中eNOS mRNA和蛋白,尽管未发现eNOS mRNA是miR-486-5p的直接靶标。miR-486-5p抑制血管生成,而eNOS质粒转染可挽救该效应。生物素化miR-486-5p下拉产物的RNA测序

【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:Other、GPL30173、9606。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=GSE281065

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 04 202,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

肾脏缺血再灌注损伤(IR)与内皮损伤相关。给予miR-486-5p可保护大鼠肾脏免受IR损伤,其定位于毛细血管内皮细胞,尽管它抑制IR诱导的内皮型一氧化氮合酶(eNOS)蛋白表达。我们研究了miR-486-5p对eNOS和内皮细胞功能的影响,并确定了其mRNA靶点。方法:将人脐静脉内皮细胞(HUVECs)转染miR-486-5p,检测其增殖、迁移和网络形成能力。转染生物素标记的miR-486-5p进行结合mRNA的pull-down,随后进行RNA测序。结果:miR-486-5p显著降低HUVECs中eNOS mRNA和蛋白水平,尽管未发现eNOS mRNA是miR-486-5p的直接靶点。miR-486-5p抑制血管生成,而转染eNOS质粒可逆转此效应。生物素标记miR-486-5p pull-down RNA的RNA测序显示,预测靶点FOXO1、FOXP1、TNFSF4、MAML3和CELSR3以及非预测靶点SPCS2高度显著富集。RT-qPCR验证这些转录本受miR-486-5p抑制。

沉默FOXO1对eNOS蛋白无影响,而沉默MAML3则抑制了eNOS水平。结论:miR-486-5p通过下调eNOS抑制内皮细胞血管生成,这一过程涉及对MAML3的选择性靶向作用。这些数据支持了一种调节内皮细胞功能的新途径。

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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