成年心脏心室T-box 5确保正常心脏传导并防止病理性心脏重构[RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含成年小鼠心室心肌细胞特异性TBX5敲除模型的RNA-seq表达谱数据,用于研究TBX5缺失对成年心脏的影响

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基因组预测GPL1311210090
GSE101613: Ventricular T-box 5 in the adult heart ensures normal cardiac conduction and protects from pathologic cardiac remodeling [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

成年心脏心室T-box 5确保正常心脏传导并防止病理性心脏重构[RNA-seq]

Ventricular T-box 5 in the adult heart ensures normal cardiac conduction and protects from pathologic cardiac remodeling [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含成年小鼠心室心肌细胞特异性TBX5敲除模型的RNA-seq表达谱数据,用于研究TBX5缺失对成年心脏的影响。数据整合了全基因组染色质占据和转录组分析,鉴定出47个含TBX5活性增强子的下调转录本,涉及心脏传导和病理性重构相关基因。该数据可用于探索TBX5在心脏功能维持中的调控机制及心律失常、心肌病等循环系统疾病的潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 19 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):心源性猝死是全球首要死因。心源性猝死的主要病因包括心肌梗死和心肌病。为开发新的治疗策略,我们需要鉴定维持正常心脏功能所必需且在病变心脏中失调的关键因子。基于这一思路,我们发现T-box 5(TBX5)——一个此前仅在先天性心脏病背景下被认识的转录因子——在人类病变左心室中表达下调。为研究TBX5缺失对成年心脏的影响,我们构建了诱导型心室心肌细胞特异性敲除小鼠模型(vTbx5KO)。我们进行了整合的全基因组染色质占据和转录组分析,在vTbx5KO中鉴定出47个含有TBX5活性增强子的下调转录本。心室中的TBX5靶点包括与心脏相关的基因

【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:GPL13112、10090。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE101613

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 14 202,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=GSE101613

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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

心源性猝死是全球范围内的头号死因。心源性猝死的主要原因包括心肌梗死和心肌病。为开发新的治疗策略,我们需要识别维持正常心脏功能所必需且在病变心脏中失调的关键因素。基于这一理念,我们发现T-box 5(TBX5)——一个此前仅在先天性心脏病背景下被关注的转录因子——在人类病变左心室中表达下调。为探究成年心脏中TBX5缺失的影响,我们构建了可诱导的心室心肌细胞特异性敲除小鼠模型(vTbx5KO)。我们进行了整合的全基因组染色质占据和转录组分析,在vTbx5KO中鉴定出47个含有TBX5活性增强子的下调转录本。心室中的TBX5靶点包括与心脏传导和收缩相关的基因(Gja1、Kcnj5、Kcng2、Cacna1g、Chrm2)、细胞骨架组织相关基因(Fstl4、Pdlim4、Emilin2、Cmya5)以及应激时心脏保护相关基因(Fhl2、Gpr22、Fgf16)。

与上述分析一致,vTbx5KO小鼠在基线状态下表现出心脏传导缺陷和心律失常,并且在血管紧张素II诱导的肥厚过程中表现出加剧的心脏重构。总之,本研究揭示了TBX5在心脏重构中的一种新的保护作用,并使TBX5成为一个有前景的治疗靶点。

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

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