唾液富脯氨酸蛋白是慢性肾病的非经典血清生物标志物 [人PG单细胞RNA测序]

该数据集来自NCBI GEO,标题为唾液富脯氨酸蛋白是慢性肾病的非经典血清生物标志物,包含人类唾液腺单细胞RNA测序数据

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医学影像回归GPL373099606
GSE344021: Salivary proline-rich proteins are non-canonical serum biomarkers of chronic kidney disease [human PG scRNA-Seq]

基本信息

模态
医学影像
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

唾液富脯氨酸蛋白是慢性肾病的非经典血清生物标志物 [人PG单细胞RNA测序]

Salivary proline-rich proteins are non-canonical serum biomarkers of chronic kidney disease [human PG scRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为唾液富脯氨酸蛋白是慢性肾病的非经典血清生物标志物,包含人类唾液腺单细胞RNA测序数据。研究利用单细胞RNA测序鉴定小鼠和人类唾液腺中表达sPRP的细胞类型,并基于1,023名人类受试者的唾液和血清评估sPRP作为CKD生物标志物的潜力,同时使用Olink和SomaScan蛋白组学平台分析血清sPRP、eGFR和ePTFp与血清蛋白组的关联。数据可用于探索sPRP在慢性肾病中的表达调控及生物标志物价值(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 唾液富脯氨酸蛋白(sPRPs)是唾液中的主要蛋白质。然而,它们的生理功能和在疾病中的失调,特别是在局部口腔环境之外,仍然很大程度上未知。方法 我们使用小鼠和人类模型研究了sPRPs的潜在功能及其作为慢性肾病(CKD)生物标志物的潜力。在小鼠中,我们使用了单侧肾切除术模型结合高磷酸盐饮食和FGF23缺陷小鼠。单细胞RNA测序用于鉴定小鼠和人类唾液腺中表达sPRP的细胞类型。使用来自1,023名人类受试者的唾液和血清评估了sPRPs作为CKD生物标志物的潜力。使用Olink和SomaScan蛋白组学平台检查了血清sPRPs、eGFR和ePTFp与血清蛋白组的关联。结果 我们发现sPRP表达被高磷酸盐上调

【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:GPL37309、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=GSE344021

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 10 202,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

背景 唾液富脯氨酸蛋白(sPRPs)是唾液中的主要蛋白质。然而,其生理功能及在疾病中的失调机制,尤其是超出局部口腔环境的作用,仍 largely 未知。方法 我们利用小鼠和人类模型研究了sPRPs的潜在功能及其作为慢性肾脏病(CKD)生物标志物的潜力。在小鼠中,我们采用了单侧肾切除模型结合高磷饮食以及FGF23缺陷小鼠。通过单细胞RNA测序技术,我们在小鼠和人类唾液腺中鉴定了表达sPRPs的细胞类型。利用来自1,023名人类受试者的唾液和血清样本,评估了sPRPs作为CKD生物标志物的潜力。通过Olink和SomaScan蛋白质组学平台,分析了血清sPRPs、eGFR及ePTFp与血清蛋白质组之间的关联。结果 我们发现,在小鼠CKD模型中,高磷饮食上调了sPRP的表达,且这一过程受FGF23的正向调控。人类研究显示,sPRPs不仅存在于唾液中,也存在于血清中。此外,血清而非唾液中的sPRP水平与典型的CKD生物标志物eGFR和ePTFp相关。

重要的是,对人类血清蛋白质组的分析揭示了eGFR和ePTFp所捕获的CKD相关分子特征的共同与差异之处,其中血清sPRP主要代表共同特征。将这些血清sPRP相关蛋白质组特征与涵盖59种非CKD人类疾病的综合性血清生物标志物组合进行比较后发现,这些特征中有65.64%(1,685个中的1,106个)与59种非CKD疾病中的任何一种均无关联。总之,这些结果揭示了血清sPRP及其相关血清蛋白质组景观所反映的潜在CKD特异性全身机制。结论我们的结果表明,血清sPRP水平反映了eGFR和ePTFp通常捕获的全身机制,并表现出对CKD的特异性。总之,我们的发现证明了eGFR、ePTFp和血清的互补效用

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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