主动脉内皮细胞ERG缺失后细胞身份转录程序动态重塑数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含主动脉内皮细胞中ERG缺失后的转录组与染色质可及性数据。研究通过siRNA瞬时敲低与CRISPR/Cas9慢性缺失两种方式对比ERG缺失的动态表型与转录后果,结合RNA测序和ATAC测序揭示内皮与间质转录程序的深刻重塑

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基因组预测GPL342819606
GSE292725: Dynamic rewiring of cell identity transcriptional programs by loss of ERG in aortic endothelial cells [CATS]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

主动脉内皮细胞ERG缺失后细胞身份转录程序动态重塑数据集

Dynamic rewiring of cell identity transcriptional programs by loss of ERG in aortic endothelial cells [CATS]

该数据集来自NCBI GEO,包含主动脉内皮细胞中ERG缺失后的转录组与染色质可及性数据。研究通过siRNA瞬时敲低与CRISPR/Cas9慢性缺失两种方式对比ERG缺失的动态表型与转录后果,结合RNA测序和ATAC测序揭示内皮与间质转录程序的深刻重塑。数据可用于分析ERG在内皮身份维持、屏障功能及内皮-间质转化中的调控作用,支持心血管疾病尤其是动脉粥样硬化相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):ETS转录因子ERG是建立和维持内皮细胞身份程序的关键转录因子。ERG在包括动脉粥样硬化在内的多种慢性血管疾病中下调,并被认为可抑制内皮-间质转化(EndMT)。然而,ERG缺失在内皮中的动态表型与转录后果尚不清楚。我们使用siRNA敲低ERG,并将这种瞬时ERG缺失随时间的变化与CRISPR/Cas9缺失系中ERG的慢性缺失在主动脉内皮细胞中进行比较。RNA测序和ATAC测序揭示了内皮与间质转录程序的深刻且动态的重塑。虽然内皮身份在转录水平上迅速丧失(敲低24小时),但屏障功能障碍需要更长期的敲低(72小时)。间质基因网络和增强的细胞迁移

【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:GPL34281、9606。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=GSE292725

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 05 202,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

ETS转录因子ERG是一种关键的转录因子,负责建立并维持内皮细胞(EC)身份程序。ERG在多种慢性血管疾病中表达下调,包括动脉粥样硬化,并被认为可抑制内皮-间质转化(EndMT)。然而,内皮中ERG缺失所导致的动态表型及转录后果尚不清楚。我们使用siRNA敲低ERG,并将这种短暂性ERG缺失随时间的变化与CRISPR/Cas9缺失株中ERG慢性缺失进行比较,研究对象为主动脉内皮细胞。RNA测序和ATAC测序揭示了内皮及间质转录程序的深刻且动态的重塑。尽管EC身份在转录水平上迅速丧失(敲低24小时),但屏障功能障碍需要更长时间的敲低(72小时)。间质基因网络及增强的细胞迁移也需要72小时才显现。ERG缺失伴随ETS基序占据的迅速丧失以及含AP1基序的开放染色质增加。抑制AP1、洗脱ERG siRNA或在ERG敲除细胞中表达ERG蛋白,均表明EndMT是可逆的。

最后,ERG调控的基因和调控元件与人类疾病相关,表明这一转录因子可能成为未来血管疾病治疗的有价值靶点。

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。

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