GSE302531:转录调节因子RNF10直接靶向Rbpjk基因并成为慢性肾脏病血管钙化的治疗靶点

研究聚焦转录调节因子RNF10是否可作为慢性肾脏病血管钙化的新型治疗靶点,并探讨血管平滑肌细胞成骨分化的分子机制。数据可用于分析RNF10在钙化过程中的表达变化及相关通路,为血管钙化的机制研究和靶点预测提供转录组层面的支持(来源 NCBI)

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GSE302531: The transcriptional regulator RNF10 directly targets the Rbpjk gene and has emerged as a therapeutic target for vascular calcification in chronic kidney disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE302531:转录调节因子RNF10直接靶向Rbpjk基因并成为慢性肾脏病血管钙化的治疗靶点

The transcriptional regulator RNF10 directly targets the Rbpjk gene and has emerged as a therapeutic target for vascular calcification in chronic kidney disease

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE302531_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱,物种为大鼠(GPL25947,10116)。研究聚焦转录调节因子RNF10是否可作为慢性肾脏病血管钙化的新型治疗靶点,并探讨血管平滑肌细胞成骨分化的分子机制。数据可用于分析RNF10在钙化过程中的表达变化及相关通路,为血管钙化的机制研究和靶点预测提供转录组层面的支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们旨在探究RNF10是否可作为血管钙化的新型治疗靶点,并阐明血管平滑肌细胞(VSMCs)成骨分化相关的分子机制。在本研究中,我们首先发现伴有血管钙化的慢性肾脏病(CKD)患者血清RNF10水平降低,大鼠钙化主动脉及原代主动脉VSMCs中RNF10蛋白表达减少。Rnf10敲入大鼠可改善血管钙化,且未明显影响其他重要器官。此外,腺病毒诱导的VSMCs中RNF10过表达导致钙化减少,同时成骨标志物碱性磷酸酶、RUNX2和BMP2的表达下降。我们的结果揭示,E3泛素连接酶RNF10的抗钙化作用未被泛素化抑制剂阻断。RNF10共

【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:GPL25947、10116。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=GSE302531

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 13 202,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
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数据说明

本研究旨在探索RNF10是否可作为血管钙化的新型治疗靶点,并阐明其在血管平滑肌细胞(VSMCs)成骨分化中涉及的相关分子机制。在本研究中,我们首先发现伴有血管钙化的慢性肾脏病(CKD)患者血清RNF10水平降低,大鼠钙化主动脉及原代主动脉VSMCs中RNF10蛋白表达减少。Rnf10基因敲入大鼠可改善血管钙化,且对其他重要器官无明显影响。此外,腺病毒诱导的VSMCs中RNF10过表达导致钙化减少,同时成骨标志物碱性磷酸酶、RUNX2和BMP2的表达下降。我们的结果揭示,E3泛素连接酶RNF10的抗钙化作用未被泛素化抑制剂阻断。RNF10含有锌指基序,这是DNA结合蛋白的常见组分。我们还检测到钙化VSMCs中RNF10蛋白的核表达升高。

因此,RNF10可能作为一种新型转录因子而非泛素-蛋白酶体系统的组分来减轻钙化。对RNA-seq和ChIP-seq数据的整合分析揭示了RNF10的3个候选靶基因:Rbpjk、Nek9和Clec11a。我们进一步通过ChIP-qPCR、荧光素酶实验、qPCR和western blotting鉴定Rbpjk基因为RNF10直接下调的靶标。此外,腺相关病毒和腺病毒诱导的Rbpjk过表达分别在体内和体外部分逆转了RNF10所赋予的保护作用。这种逆转与成骨标志物水平升高相关,而siRNA诱导的Rbpjk敲低则降低了这些标志物的表达,表明Rbpjk基因在VSMCs中具有促成骨分化功能。总之,我们的研究结果确定RNF10耗竭是触发Rbpjk驱动的成骨分化的起始因素。

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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