压力负荷诱导右心衰竭中线粒体功能障碍的转录组与功能分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE152413),包含 1 个文件(GSE152413_series_matrix.txt.gz),主题为压力负荷诱导右心衰竭中线粒体功能障碍的转录组与功能分析

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基因组分类GPL1702110090
GSE152413: Transcriptomic and Functional Analyses of Mitochondrial Dysfunction in Pressure Overload-induced Right Ventricular Failure

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

压力负荷诱导右心衰竭中线粒体功能障碍的转录组与功能分析

Transcriptomic and Functional Analyses of Mitochondrial Dysfunction in Pressure Overload-induced Right Ventricular Failure

该数据集来自 NCBI GEO(GSE152413),包含 1 个文件(GSE152413_series_matrix.txt.gz),主题为压力负荷诱导右心衰竭中线粒体功能障碍的转录组与功能分析。研究采用肺动脉环缩术建立小鼠右心室压力负荷模型,并与假手术对照比较,通过 RNA-sequencing 评估基因表达,同时检测氧化应激、线粒体呼吸、动力学和结构。数据可用于探索从稳定右心室肥厚向右心衰竭转变的机制,以及线粒体生物能量学在其中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:在复杂先天性心脏病患者(如法洛四联症)中,右心室(RV)承受压力负荷,导致 RV 肥厚并最终发展为 RV 衰竭。促进从稳定 RV 肥厚向 RV 衰竭转变的机制尚不清楚。我们评估了线粒体生物能量学在 RV 衰竭发展中的作用。方法:我们通过肺动脉环缩术建立小鼠 RV 压力负荷模型,并与假手术对照进行比较。在压力负荷诱导的 RV 衰竭中评估了 RNA-sequencing 基因表达、氧化应激、线粒体呼吸、动力学和结构。结果:RV 衰竭的特征是电子传递链基因和线粒体抗氧化基因(乙醛脱氢酶 2 和超氧化物歧化酶 2)表达降低,以及氧化基因表达增加

【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:GPL17021、10090。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=GSE152413

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 18 202,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

背景:在复杂先天性心脏病患者(如法洛四联症患者)中,右心室(RV)承受压力超负荷,导致右心室肥厚并最终发展为右心室衰竭。促进稳定性右心室肥厚向右心室衰竭转变的机制尚不清楚。我们评估了线粒体生物能量学在右心室衰竭发生中的作用。方法:我们通过肺动脉环缩术建立了小鼠右心室压力超负荷模型,并与假手术对照组进行比较。在压力超负荷诱导的右心室衰竭中,评估了RNA测序基因表达、氧化应激、线粒体呼吸、动力学和结构。结果:右心室衰竭的特征是电子传递链基因和线粒体抗氧化基因(醛脱氢酶2和超氧化物歧化酶2)表达降低,氧化应激标志物(血红素加氧酶、4-羟基壬烯醛)表达增加。所有电子传递链复合物的活性随右心室肥厚而降低,并随右心室衰竭进一步降低(氧化磷酸化:假手术组552.3±43.07 vs. 右心室肥厚组334.3±30.65 vs. 右心室衰竭组165.4±36.72 pmol/(sec*ml),p<0.0001)。

线粒体裂变蛋白DRP1未发生变化,而MFF减少,融合蛋白OPA1减少。相反,在右心室衰竭的左心室中,电子传递链基因的转录增加。结论:压力超负荷诱导的右心室衰竭其特征为电子传递链复合体的转录和活性降低以及氧化应激增加,这些与能量生成减少相关。对能量生成复杂过程的进一步了解可能有助于开发新的疗法,以减轻线粒体功能障碍并延缓右心室衰竭的发生。

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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