利用人尿源性肾上皮细胞对NPHP1缺失进行深度表型分析并确定对新型疗法的个性化反应

该数据集来自NCBI GEO,包含一例NPHP1纯合全基因缺失家系中患者来源的人尿源性肾上皮细胞(hURECs)及肾活检组织的表达谱数据,采用高通量测序进行转录组分析

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基因组分类GPL246769606
GSE301183: Using human urinary-derived renal epithelial cells for deep phenotyping of NPHP1 deletion and determining personalised response to novel therapeutics

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

利用人尿源性肾上皮细胞对NPHP1缺失进行深度表型分析并确定对新型疗法的个性化反应

Using human urinary-derived renal epithelial cells for deep phenotyping of NPHP1 deletion and determining personalised response to novel therapeutics

该数据集来自NCBI GEO,包含一例NPHP1纯合全基因缺失家系中患者来源的人尿源性肾上皮细胞(hURECs)及肾活检组织的表达谱数据,采用高通量测序进行转录组分析。数据可用于研究NPHP1缺失相关的肾上皮细胞初级纤毛延长扭曲表型及机制通路,并支持探索个性化治疗反应(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):肾单位肾痨(NPHP)是一种常染色体隐性遗传的肾小管间质性肾病,归类为肾纤毛病,被认为是儿童和年轻成人肾衰竭最常见的遗传原因。NPHP1是最常见的遗传原因,编码nephrocystin-1蛋白,该蛋白在初级纤毛和细胞连接中发挥关键作用。在此,我们利用个性化医学方法和深度表型分析,从而能够探索机制通路并确定潜在的治疗策略。在一个我们检测到三个患病同胞存在纯合NPHP1全基因缺失的家系中,我们比较了肾活检组织和人尿源性肾上皮细胞(hURECs)。肾活检和hURECs均显示肾上皮细胞具有延长且扭曲的初级纤毛表型。对患者hURECs进行的bulk RNA-seq揭示了疾病sign

【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:GPL24676、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=GSE301183

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 26 202,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

肾单位肾痨(NPHP)是一种常染色体隐性遗传性肾小管间质性肾病,被归类为肾脏纤毛病,并被认为是儿童和年轻成人肾衰竭的主要遗传病因。NPHP1是最常见的遗传病因,编码nephrocystin-1蛋白,该蛋白在初级纤毛和细胞连接中发挥关键作用。在此,我们采用个性化医学方法和深度表型分析,从而能够探索机制通路并识别潜在的治疗策略。在一个我们于三名患病同胞中检测到纯合NPHP1全基因缺失的家系中,我们比较了肾脏活检组织与人尿液来源的肾上皮细胞(hURECs)。肾脏活检和hURECs均显示肾上皮细胞具有延长且扭曲的初级纤毛表型。对患者hURECs进行的批量RNA-seq揭示了NPHP1纯合缺失的疾病特征,包括EGFR信号传导的改变,以及细胞外基质相互作用和黏附连接的变化,这与nephrocystin-1作为黏附连接处衔接蛋白的最初描述相一致。

使用阿前列地尔(alprostadil,一种近期提出的NPHP治疗方法)处理患者来源的hURECs,可导致整体纤毛化率升高,但同时也使初级纤毛长度过度延长。相比之下,使用EGFR激酶抑制剂处理患者hURECs,则在表型上挽救了纤毛长度和迂曲度。在hUREC处理后,阿前列地尔未能完全恢复疾病相关的转录谱,而使用EGFR激酶抑制剂AG556处理则更完整地挽救了转录组疾病特征,这与观察到的表型挽救相一致。我们得出结论:患者来源的hURECs能够实现对肾单位肾痨(nephronophthisis)的深度表型分析,重现人类肾脏活检的发现,并可用于建立疾病通路特征和筛选候选药物分子,从而为d提供新的见解。

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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