C57Bl/6小鼠4月龄主动脉易感与抵抗区域平滑肌细胞数据集

该数据集来自NCBI GEO(GSE13835),比较C57Bl/6小鼠主动脉粥样硬化易感区与抵抗区平滑肌细胞的基因表达

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL287210090
GSE13835: Smooth muscle cells in atherosclerosis-prone and resistant regions of the aorta of C57Bl/6 mice at age of 4 months

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

C57Bl/6小鼠4月龄主动脉易感与抵抗区域平滑肌细胞数据集

Smooth muscle cells in atherosclerosis-prone and resistant regions of the aorta of C57Bl/6 mice at age of 4 months

该数据集来自NCBI GEO(GSE13835),比较C57Bl/6小鼠主动脉粥样硬化易感区与抵抗区平滑肌细胞的基因表达。样本为3只雄性、3只雌性小鼠,经triton X-100灌注去除内皮细胞后分区取材,采用VIB-MAF芯片对混合总RNA进行分析,检出70个差异表达基因(>2倍),其中易感区上调33个、下调37个。数据可用于研究动脉粥样硬化区域易感性的分子机制及平滑肌细胞表型差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 05 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究比较了C57Bl/6小鼠主动脉粥样硬化易感区与抵抗区平滑肌细胞(SMCs)的基因表达。在一项平行实验中,对年轻、无斑块的载脂蛋白E缺陷(apoE-/-)小鼠的两个区域也进行了比较。分离3只雄性及3只雌性C57Bl6小鼠的主动脉,用triton X-100灌注去除内皮细胞,并分为动脉粥样硬化易感区(AA:升主动脉、主动脉弓及胸主动脉近端2 mm)和动脉粥样硬化抵抗区(TA:胸主动脉中段,即距胸主动脉近端2 mm以远6 mm处)。对混合总RNA的微阵列分析(VIB-MAF)显示70个基因存在差异表达(>2倍差异)。在AA中分别观察到33个基因上调和37个基因下调。3个基因(ATPase, Na+/K+ transporting, be

【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:Expression profiling by array、GPL2872、10090。本站分类:心血管系统疾病/动脉粥样硬化。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE13835

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 06 201,引用时请注意版本时效。

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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

本研究比较了C57Bl/6小鼠主动脉中易发生动脉粥样硬化区域与抵抗动脉粥样硬化区域平滑肌细胞(SMCs)的基因表达。在一项平行实验中,对年轻、无斑块的载脂蛋白E缺陷(apoE-/-)小鼠的这两个区域进行了比较。分离了3只雄性和3只雌性C57Bl6小鼠的主动脉,用Triton X-100灌注以去除内皮细胞,并分为易发生动脉粥样硬化区域(AA:升主动脉、主动脉弓及胸主动脉近端2 mm)和抵抗动脉粥样硬化区域(TA:胸主动脉中段,即距胸主动脉近端2 mm以远6 mm处)。对混合总RNA进行微阵列分析(VIB-MAF),显示70个基因存在差异表达(差异>2倍)。在AA中分别观察到33个基因上调和37个基因下调。使用实时PCR确认了3个基因的差异表达(ATPase, Na+/K+ transporting, beta 1 polypeptide、sarcolipin和homeo box B7)。25个基因仅在C57BL6小鼠中显示独家差异表达。仅7个基因可与特定过程相关联:发育(4个)和细胞生长(3个)。

其他18个基因均参与不同的过程。在C57Bl/6及apoE-/-小鼠中显示差异表达的45个基因里,大多数与发育(13个)、细胞生长(8个)和转录(10个)相关。这些结果表明,在C57Bl/6主动脉易患动脉粥样硬化部位的平滑肌细胞中,转录组发生了改变。这与在动脉粥样硬化易发区域内皮细胞中的发现相一致。这可能归因于生物力学差异,例如血管壁张力或剪切应力的不同,或是AA和TA中平滑肌细胞胚胎起源的差异。

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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