GSE267580：通过多组学方法识别钙化性主动脉瓣疾病的潜在治疗靶点

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE267580

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

钙化性主动脉瓣疾病（CAVD）是一种以主动脉瓣纤维化和钙化为特征的退行性疾病，目前尚无可用药物治疗。我们开展了孟德尔随机化（MR）和基于汇总数据的孟德尔随机化（SMR）分析，并结合转录组分析，以识别CAVD的潜在治疗靶点。研究以来自两个全血浆蛋白质数据库（deCODE和UKBppp）的蛋白质数量性状位点（pQTL）作为暴露因素，以来自芬兰（9，870例病例和402，311例对照）、英国（3，552例病例和425，855例对照）和法国（3，163例病例和6，531例对照）的三个大型CAVD队列作为结局。通过共定位分析确定CAVD与目标蛋白是否共享共同的因果SNP。进一步采用单细胞和批量RNA测序检测目标蛋白的细胞类型特异性表达及差异表达。应用药物预测和分子对接技术以发现潜在药物。通过MR和SMR分析共鉴定出15种血浆蛋白，其中6种经共定位分析得到强有力支持。

其中，ANGPTL4和ITGAV在来自英国或法国的复制CAVD队列中得到了验证。同时，ANGPTL4和ITGAV的蛋白水平在瓣膜间质细胞（VICs）中上调。分子对接表明靶蛋白与药物之间存在稳定的结合。全蛋白质组孟德尔随机化分析发现了6种与CAVD进展相关的蛋白质，并为病因学和药物靶点筛选策略提供了新的视角。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。