人主动脉瓣空间转录组揭示钙化部位附近细胞性别差异

源站描述显示,研究利用单细胞与空间转录组技术,分析男性和女性主动脉瓣组织中瓣膜间质细胞(VIC)与巨噬细胞基因表达的空间组织机制,并结合组织学分析比较健康与病变队列的钙化面积和瓣膜增厚程度

geo
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基因组分类OtherGPL246769606
GSE306288: Spatial transcriptomic profiling of the human aortic valve reveals cellular sex differences near sites of calcification

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

人主动脉瓣空间转录组揭示钙化部位附近细胞性别差异

Spatial transcriptomic profiling of the human aortic valve reveals cellular sex differences near sites of calcification

该数据集来自 NCBI GEO(GSE306288),包含 1 个文件 GSE306288_series_matrix.txt.gz,聚焦人主动脉瓣狭窄(AVS)中钙化部位附近细胞的性别差异。源站描述显示,研究利用单细胞与空间转录组技术,分析男性和女性主动脉瓣组织中瓣膜间质细胞(VIC)与巨噬细胞基因表达的空间组织机制,并结合组织学分析比较健康与病变队列的钙化面积和瓣膜增厚程度。数据可用于探索性别依赖的瓣膜钙化细胞机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):主动脉瓣狭窄(AVS)进展中的性别差异已在临床上被记录,但驱动主动脉瓣组织中性别依赖性钙化的潜在细胞机制仍知之甚少。在此,我们利用单细胞和空间转录组学来研究驱动人类男性和女性主动脉瓣组织钙化部位附近瓣膜间质细胞(VIC)和巨噬细胞基因表达性别依赖性空间组织的机制。对根据钙化程度分层为健康和疾病队列的主动脉瓣组织进行组织学分析显示,与女性相比,疾病男性主动脉瓣的瓣膜钙化面积增加,而疾病女性主动脉瓣的瓣膜增厚增加。对异质性瓣膜间质细胞(VIC)群体的单细胞测序分析揭示了男性依赖性基因表达

【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:Other、GPL24676、9606。本站分类:心血管系统疾病/主动脉瓣狭窄。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE306288

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 04 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

主动脉瓣狭窄(AVS)进展中的性别差异已在临床上得到证实,但驱动主动脉瓣组织中性别依赖性钙化的潜在细胞机制仍知之甚少。在此,我们利用单细胞和空间转录组学技术,研究了驱动男性和女性主动脉瓣组织中钙化位点附近瓣膜间质细胞(VIC)和巨噬细胞基因表达性别依赖性空间组织的机制。根据钙化程度将主动脉瓣组织分为健康和疾病队列进行组织学分析,结果显示,与女性相比,患病男性主动脉瓣的瓣膜钙化面积增加,而患病女性主动脉瓣的瓣膜增厚增加。对异质性瓣膜间质细胞(VIC)群体的单细胞测序分析揭示了激活蛋白1(AP-1)转录因子复合物的男性依赖性基因表达。

对钙化部位附近VIC群体的空间转录组学和RNA-FISH分析显示,软骨寡聚基质蛋白(COMP)的基因表达定位具有雄性依赖性,而雌性VIC中COMP表达呈弥漫性。细胞间通讯分析用于确定雌性特异性巨噬细胞-VIC相互作用。巨噬细胞分泌的磷酸蛋白1(又称骨桥蛋白)与VIC表达的细胞表面受体CD44相互作用,驱动雌性主动脉瓣的促纤维化表型。总之,我们的结果揭示了主动脉瓣组织钙化部位附近VIC和巨噬细胞异质性及功能的性别差异。我们的结果强调了基于性别的转录组学分析对于理解导致主动脉瓣纤维化钙化性别差异的细胞表型的重要性。

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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