工程化报告氧化应激的人iPSC来源肾类器官可预测药物诱导肾毒性

再生医学进展促进了多种类器官构建,能重现内源器官重要特征,但可能有限或结构紊乱。其对功能恢复作用尚不明确,但在研究、诊断和毒理学中有用

datashare_ed
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基因组分类renal organoidhiPSCkidneynephrotoxicityoxidative stresstransportersoxidative stress reporterpluripotenttoxicology
Human iPSC-derived renal organoids engineered to report oxidative stress can predict drug-induced nephrotoxicity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

工程化报告氧化应激的人iPSC来源肾类器官可预测药物诱导肾毒性

再生医学进展促进了多种类器官构建,能重现内源器官重要特征,但可能有限或结构紊乱。其对功能恢复作用尚不明确,但在研究、诊断和毒理学中有用。毒理学亟需人类肾脏模型。研究用hiPSC来源肾脏类器官发现HMOX1是氧化应激通路毒性应激标志物,并构建HMOX1报告hiPSC;用两种hiPSC来源HMOX1报告肾脏类器官,在盲编码化合物中检测肾毒物。结果提示其作为筛选工具有潜力与局限,或可指导其他干细胞来源器官和组织的类似应激报告类器官检测(来源 datashare.ed.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):再生医学的进展已促成许多类型类器官的构建,这些类器官再现了内源性器官的重要特征,但其本身可能有限或结构紊乱。尽管它们用于恢复功能的价值仍不明确,但它们在研究、诊断和毒理学中无疑具有价值。在毒理学中,迫切需要更好的人类肾脏模型。我们利用人iPS细胞(hiPSC)来源的肾类器官,鉴定出HMOX1可作为通过氧化应激通路反映毒性应激的有用标志物,随后在hiPSC中构建了HMOX1报告基因。我们使用两种形式的hiPSC来源HMOX1报告基因肾类器官,在一组盲法编码的化合物中探究其检测肾毒性物质的能力。我们的结果突显了HMOX1报告基因肾类器官作为筛选工具的潜在用途及一些局限性。这些结果可能为其他干细胞来源器官和组织开发类似的应激报告类器官检测方法提供指导。

【主题与分类】

主题标签:renal organoid、hiPSC、kidney、nephrotoxicity、oxidative stress、transporters、oxidative stress reporter、pluripotent、toxicology。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/4372

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

再生医学的进展已促成许多类型类器官的构建,这些类器官再现了内源性器官的重要特征,但其本身可能有限或结构紊乱。尽管它们用于恢复功能的价值仍不明确,但它们在研究、诊断和毒理学中无疑具有价值。在毒理学中,迫切需要更好的人类肾脏模型。我们利用人iPS细胞(hiPSC)来源的肾类器官,鉴定出HMOX1可作为通过氧化应激通路反映毒性应激的有用标志物,随后在hiPSC中构建了HMOX1报告基因。我们使用两种形式的hiPSC来源HMOX1报告基因肾类器官,在一组盲法编码的化合物中探究其检测肾毒性物质的能力。我们的结果突显了HMOX1报告基因肾类器官作为筛选工具的潜在用途及一些局限性。这些结果可能为其他干细胞来源器官和组织开发类似的应激报告类器官检测方法提供指导。

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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