GSE188978:单细胞RNA测序揭示动脉粥样硬化中miR-21的细胞类型特异性功能
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE188978,利用单细胞RNA测序技术研究动脉粥样硬化小鼠模型在西方饮食喂养后,microRNA-21调控的细胞类型特异性基因

基本信息
资源简介
GSE188978:单细胞RNA测序揭示动脉粥样硬化中miR-21的细胞类型特异性功能
Single cell RNA Sequencing Facilitates understanding of cell-type specific function of miR-21 during Atherosclerosis
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE188978,利用单细胞RNA测序技术研究动脉粥样硬化小鼠模型在西方饮食喂养后,microRNA-21调控的细胞类型特异性基因。数据包含1个文件GSE188978_series_matrix.txt.gz,属于心血管系统疾病/动脉粥样硬化分类,主题标签涉及表达谱分析、高通量测序及小鼠平台GPL21103。该数据可用于探索动脉粥样硬化中不同细胞类型的转录组变化及miR-21的调控功能(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 16 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:利用单细胞转录组分析,寻找西方饮食喂养后动脉粥样硬化小鼠模型中受microRNA-21调控的细胞类型特异性基因。
【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:GPL21103、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=GSE188978
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 10 202,引用时请注意版本时效。
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE188978
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:利用单细胞转录组分析,在动脉粥样硬化小鼠模型中寻找西方饮食喂养后受microRNA-21调控的细胞类型特异性基因。方法:对5周龄的WT/mTmG/Myh11ERT2与miR-21fl/flmTmG/Myh11ERT2同窝小鼠注射他莫昔芬以进行CRE重组。随后接受AAV8-PCSK9注射,并喂食西方饮食(1.25%胆固醇;D12108;Research Diets, Inc)20周以诱导动脉粥样硬化。从WT/mTmG/Myh11ERT2与miR-21fl/flmTmG/Myh11ERT2小鼠中采集主动脉,并在含0.1%放线菌素的1.5mg/ml胶原酶A(10103578001,Roche)+ 0.5mg/ml弹性蛋白酶(6365,Worthington)缓冲液中于37°C轻柔振荡消化1小时。消化后的主动脉通过70 μm细胞筛网过滤,并用活/死细胞活力染料eFluor 450(Thermo Fisher Scientific)染色。存活的eGFP+(SMCs)与eGFP-/tdTomato+(非SMC主动脉细胞)通过FACS Aria III(BD Biosciences)分选。
将分选得到的eGFP+(平滑肌细胞,SMCs)和eGFP−/tdTomato+(非平滑肌细胞的主动脉细胞)混合,以代表主动脉细胞的完整图谱,随后封装入液滴,并按照制造商说明使用10X Genomics GemCode技术进行处理。在耶鲁基因组分析中心,将每个样本中等数量的细胞加载到10x Genomics Chromium控制器仪器上,生成单细胞乳液凝胶珠(GEMs)。在每个GEM内对单细胞的多聚腺苷酸化mRNA进行裂解和带条形码的反转录,随后使用Single Cell 3’ Reagent Kits v2(10X Genomics)生成cDNA。文库在Illumina HiSeq 4000上以2 × 100双端读长进行测序。结果:来自WT/mTmG/Myh11ERT2样本的5404个细胞和来自miR-21fl/flmTmG/Myh11ERT2样本的6911个细胞用于表达分析,并鉴定出缺乏miR-21的SMCs的区分表型。对DEGs进行通路分析后,揭示了SMCs中miR-21缺陷所调控的通路,这些通路有助于
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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