足细胞表达THSD7A在实验性膜性肾病中的功能表征

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE300256系列数据,围绕足细胞表达的THSD7A在实验性膜性肾病中的功能展开。研究利用兔抗THSD7A抗体在对照小鼠和足细胞特异性Thsd7a敲除小鼠中诱导膜性肾病模型,并进行转录组和蛋白质组分析,揭示抗THSD7A抗体导致关键裂孔隔膜蛋白丢失及足细胞损伤相

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基因组GPL2424710090
GSE300256: Functional characterization of podocyte-expressed THSD7A in experimental membranous nephropathy

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

足细胞表达THSD7A在实验性膜性肾病中的功能表征

Functional characterization of podocyte-expressed THSD7A in experimental membranous nephropathy

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE300256系列数据,围绕足细胞表达的THSD7A在实验性膜性肾病中的功能展开。研究利用兔抗THSD7A抗体在对照小鼠和足细胞特异性Thsd7a敲除小鼠中诱导膜性肾病模型,并进行转录组和蛋白质组分析,揭示抗THSD7A抗体导致关键裂孔隔膜蛋白丢失及足细胞损伤相关分子重塑。数据可用于探索膜性肾病中足细胞损伤机制及THSD7A功能(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管针对足细胞蛋白THSD7A的自身抗体在膜性肾病(MN)中的致病作用已被充分描述,但自身抗体结合对足细胞稳态的影响以及THSD7A的功能仍不清楚。在此,我们使用兔抗THSD7A抗体在对照小鼠和足细胞特异性Thsd7a敲除(Thsd7a-/-)小鼠中诱导MN模型,随后进行转录组和蛋白质组分析。野生型小鼠中的抗THSD7A抗体导致关键裂孔隔膜(SD)蛋白(如nephrin和NEPH1)显著丢失,而无转录下调。肾小球显示出大量转录组和蛋白质组重构,表明广泛的足细胞损伤,包括足细胞黏附、细胞骨架动力学紊乱,以及泛素-蛋白酶体系统组分、组织蛋白酶和ADAM蛋白酶显著上调。值得注意的是,在C3缺陷小鼠中的实验

【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: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=GSE300256

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 04 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

尽管针对足细胞蛋白THSD7A的自身抗体在膜性肾病(MN)中的致病作用已被充分描述,但自身抗体结合对足细胞稳态及THSD7A功能的影响仍不清楚。在此,我们使用兔抗THSD7A抗体在对照组和足细胞特异性Thsd7a基因敲除(Thsd7a-/-)小鼠中诱导MN模型,随后进行转录组和蛋白质组分析。野生型小鼠中的抗THSD7A抗体导致关键裂孔隔膜(SD)蛋白(如nephrin和NEPH1)显著丢失,但无转录水平的下调。肾小球显示出显著的转录组和蛋白质组重构,提示广泛的足细胞损伤,包括足细胞黏附、细胞骨架动力学紊乱,以及泛素-蛋白酶体系统组分、组织蛋白酶和ADAM蛋白酶类的显著上调。值得注意的是,在C3缺陷小鼠中的实验揭示,蛋白水解激活和SD蛋白丢失由补体非依赖途径驱动。Thsd7a-/-小鼠在基础状态下仅表现出轻微表型,且在抗THSD7A抗体转移后完全免受MN发生。

最后,相互作用组分析鉴定出一个包含THSD7A和整合素α3的蛋白复合物,将THSD7A复合物与MN中细胞骨架、黏附和膜信号传导的致病性调控联系起来。因此,抗THSD7A抗体诱导了深刻的分子重构,包括通过不依赖补体的途径导致蛋白水解系统失调,揭示了MN中潜在的治疗靶点。

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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