心肌Bmp2过表达诱导异位心脏EMT并促进心室心肌细胞增殖与不成熟

该数据集来自NCBI GEO(GSE100810),包含小鼠心肌条件性过表达Bmp2的转基因模型的高通量测序表达谱数据。研究聚焦于Nkx2.5Cre驱动的心肌Bmp2过表达导致的胎儿致死、瓣膜与心室发育异常,以及异位心脏EMT和心室心肌细胞增殖与不成熟表型

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时间序列分类GPL2365810088
GSE100810: Myocardial Bmp2 overexpression leads to ectopic cardiac EMT and promotes chamber cardiomyocyte proliferation and immaturity

基本信息

模态
时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

心肌Bmp2过表达诱导异位心脏EMT并促进心室心肌细胞增殖与不成熟

Myocardial Bmp2 overexpression leads to ectopic cardiac EMT and promotes chamber cardiomyocyte proliferation and immaturity

该数据集来自NCBI GEO(GSE100810),包含小鼠心肌条件性过表达Bmp2的转基因模型的高通量测序表达谱数据。研究聚焦于Nkx2.5Cre驱动的心肌Bmp2过表达导致的胎儿致死、瓣膜与心室发育异常,以及异位心脏EMT和心室心肌细胞增殖与不成熟表型。数据可用于分析Bmp2在心脏发育、瓣膜形成及先天性心脏缺陷中的作用机制,支持差异表达与通路层面的探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 05 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):瓣膜和隔膜形成缺陷是影响新生儿或成人的先天性心脏缺陷的很大一部分。在心脏发育过程中,限制性心肌Bmp2表达是房室管(AVC)区域瓣膜形成区特化和模式化的关键信号,也是产生瓣膜原基的上皮-间质转化(EMT)启动的关键信号。我们已经建立了一个条件性表达Bmp2的小鼠转基因品系。Nkx2.5Cre驱动的心肌Bmp2过表达导致胎儿致死,原因是瓣膜和心室形态发生异常,并挽救了Bmp2缺失胚胎的AVC特化缺陷。Nkx2.5Cre/+;Bmp2tg/+转基因胚胎显示室间隔缺损、瓣膜增厚、小梁增大和心室扩张,其心内膜在移植到胶原凝胶上时能够发生EMT。Ge

【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:GPL23658、10088。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE100810

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 08 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

瓣膜和隔膜形成缺陷是影响新生儿或成人的先天性心脏病的重要组成部分。在心脏发育过程中,受限的心肌Bmp2表达是房室管(AVC)区域瓣膜形成区特化与模式化的关键信号,也是产生瓣膜原基的上皮-间充质转化(EMT)启动的关键信号。我们建立了一个条件性表达Bmp2的转基因小鼠品系。由Nkx2.5Cre驱动的心肌Bmp2过表达导致胎儿致死,其原因在于瓣膜和心腔形态发生异常,同时可挽救Bmp2缺失胚胎的AVC特化缺陷。Nkx2.5Cre/+;Bmp2tg/+转基因胚胎表现为室间隔缺损、瓣膜增厚、小梁增大和心室扩张,其心内膜在移植到胶原凝胶上时能够发生EMT。基因谱和标志物分析表明,Nkx2.5Cre/+;Bmp2tg/+胚胎中细胞增殖增加,心腔分化和模式化受损,但心室特异性基因表达程序并未被消除。

我们使用第二种心肌驱动因子(cTnTCre)激活Bmp2表达获得了类似结果,但使用内皮特异性驱动因子(Tie2Cre)则未获得类似结果,因为Tie2Cre/+;Bmp2tg/+小鼠正常并可存活至成年,表明Bmp2必须来源于心肌才能发挥其驱动EMT和阻断心肌细胞成熟的作用。体外强制表达Bmp2可刺激EBs增殖并阻断其向心肌发生进展,该效应可被Noggin部分挽救。这些数据表明,广泛的心肌Bmp2表达引导异位瓣膜原基形成,并使腔室心肌和早期心脏祖细胞维持在原始、增殖状态,从而确定Bmp2是未成熟心肌细胞扩增的潜在因子。

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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