CD4+ T细胞来源外泌体miR-223-3p作为系统性红斑狼疮潜在生物标志物并在NZBWF1/J小鼠中减轻狼疮肾炎

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序样本矩阵文件,聚焦CD4+ T细胞来源外泌体miRNA在系统性红斑狼疮中的表达谱

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基因组分类GPL246769606
GSE328518: CD4+ T Cell-Derived Exosomal miR-223-3p Serves as a Potential Biomarker for Systemic Lupus Erythematosus and Attenuates Lupus Nephritis in NZBWF1/J Mice

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

CD4+ T细胞来源外泌体miR-223-3p作为系统性红斑狼疮潜在生物标志物并在NZBWF1/J小鼠中减轻狼疮肾炎

CD4+ T Cell-Derived Exosomal miR-223-3p Serves as a Potential Biomarker for Systemic Lupus Erythematosus and Attenuates Lupus Nephritis in NZBWF1/J Mice

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序样本矩阵文件,聚焦CD4+ T细胞来源外泌体miRNA在系统性红斑狼疮中的表达谱。研究涉及SLE患者与NZBWF1/J小鼠模型,检测miR-223-3p的诊断性能及其与临床指标的相关性,并探索其通过FBXW7调控线粒体自噬、抑制炎症因子和T细胞凋亡的功能机制。数据可用于SLE生物标志物筛选、外泌体miRNA差异表达分析及狼疮肾炎发病机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在鉴定系统性红斑狼疮(SLE)中CD4+ T细胞来源的关键外泌体miRNA,并评估其诊断和治疗潜力。结果显示,CD4+ T细胞来源的外泌体miR-223-3p在SLE患者中表达下调,表现出中等诊断性能(AUC = 0.71,95% CI:0.65–0.77)。当与常规临床标志物联合时,可提供增量诊断价值。其与临床标志物(Anti-Sm、C3/C4)的相关性特异于CD4+ T细胞来源的外泌体组分,从而区别于血浆来源的对应组分。在功能上,miR-223-3p过表达抑制炎症细胞因子的分泌和T细胞凋亡,同时通过FBXW7促进线粒体自噬。此外,它通过抑制BAFF和CD19表达破坏病理性的T-B细胞相互作用。在鼠狼疮模型(NZBWF1/J)中,给予外泌体

【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=GSE328518

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 30 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

本研究旨在识别系统性红斑狼疮(SLE)中来源于CD4+ T细胞的关键外泌体miRNA,并评估其诊断和治疗潜力。结果显示,CD4+ T细胞来源的外泌体miR-223-3p在SLE患者中表达下调,并表现出中等程度的诊断性能(AUC = 0.71,95% CI:0.65–0.77)。当与常规临床标志物联合使用时,可提供增量诊断价值。其与临床标志物(Anti-Sm、C3/C4)的相关性为CD4+ T细胞来源外泌体组分所特有,从而将其与血浆来源的对应组分区分开来。在功能上,miR-223-3p过表达可抑制炎症细胞因子的分泌和T细胞凋亡,同时通过FBXW7促进线粒体自噬。此外,它通过抑制BAFF和CD19表达,破坏病理性的T-B细胞相互作用。在小鼠狼疮模型(NZBWF1/J)中,给予外泌体miR-223-3p可减轻狼疮性肾炎,表现为蛋白尿减少、抗dsDNA滴度降低以及肾脏免疫复合物沉积减少。

总体而言,本研究确定了CD4+ T细胞来源的外泌体miR-223-3p是SLE中一种与细胞来源相关的生物标志物,同时它还通过FBXW7/线粒体自噬轴及对T-B细胞串扰的调节而发挥致病性调控作用。其在体内的治疗疗效支持其作为SLE外泌体治疗候选方案的潜力。

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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