TP53介导的克隆性造血增加新发外周动脉疾病风险

研究关注 CHIP 及 DNA 损伤修复基因(TP53、PPM1D)所致 CHIP 是否与新发外周动脉疾病和动脉粥样硬化风险相关,可用于探索克隆性造血与外周动脉疾病关联的预测分析(来源 NCBI)

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基因组预测GPL2162610090
GSE184420: TP53-mediated clonal hematopoiesis confers increased risk for incident peripheral artery disease

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

TP53介导的克隆性造血增加新发外周动脉疾病风险

TP53-mediated clonal hematopoiesis confers increased risk for incident peripheral artery disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE184420),包含 1 个文件(GSE184420_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为 GPL21626。研究关注 CHIP 及 DNA 损伤修复基因(TP53、PPM1D)所致 CHIP 是否与新发外周动脉疾病和动脉粥样硬化风险相关,可用于探索克隆性造血与外周动脉疾病关联的预测分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:血液中提示意义未明克隆性造血(CHIP)的体细胞突变,尤其是 DNMT3A、TET2 和 JAK2 中的突变,与血液系统恶性肿瘤、冠状动脉疾病和全因死亡风险增加相关。然而,CHIP 是否与外周动脉疾病(PAD)风险增加相关仍不清楚。此外,化疗常导致 DNA 损伤修复(DDR)基因 TP53 和 PPM1D 发生突变,而 DDR 基因体细胞突变所致的 CHIP 是否导致动脉粥样硬化风险增加尚不明确。我们试图检验 CHIP 以及 DDR 基因所致 CHIP 是否与新发外周动脉疾病(PAD)和动脉粥样硬化相关。

【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:GPL21626、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=GSE184420

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 16 202,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

背景:血液中提示意义未明的克隆性造血(CHIP)的体细胞突变,尤其是DNMT3A、TET2和JAK2基因的突变,与血液系统恶性肿瘤、冠状动脉疾病及全因死亡风险增加相关。然而,CHIP是否与外周动脉疾病(PAD)风险增加相关仍不清楚。此外,化疗常导致DNA损伤修复(DDR)基因TP53和PPM1D发生突变,而由DDR基因体细胞突变所致的CHIP是否会导致动脉粥样硬化风险增加尚不明确。我们试图检验CHIP以及由DDR基因所致的CHIP是否与新发外周动脉疾病(PAD)和动脉粥样硬化相关。方法:我们在来自UK Biobank和Mass General Brigham Biobank个体的50,122例外显子组序列中识别了CHIP,并检验了CHIP状态(N=2,851)与新发PAD及多血管床动脉粥样硬化的关联。

为模拟人类克隆性造血的情景并检验p53缺陷造血细胞的扩增是否促进动脉粥样硬化,采用竞争性骨髓移植(BMT)策略构建了携带20% Trp53-/-造血细胞的动脉粥样硬化易感Ldlr-/-嵌合小鼠(20% KO-BMT小鼠)。随后,我们在移植后12周评估了主动脉斑块负荷和斑块巨噬细胞积聚情况。结果:CHIP与偶发PAD相关(HR 1.7;P=2.2x10-5),并与多个血管床的动脉粥样硬化相关(HR 1.3;P=9.7x10-5),在DDR CHIP个体中风险增加(HR 2.0;P=0.0084)。在动脉粥样硬化易感Ldlr缺失小鼠中,p53-/- 20% KO-BMT小鼠表现出主动脉斑块尺寸增大(p=0.013)和p53-/-斑块巨噬细胞积聚(P<0.001),这是由大量p53缺陷斑块巨噬细胞所驱动。p53缺陷细胞的扩增并未影响动脉粥样硬化主动脉壁中促炎细胞因子IL-6和IL-1β的表达。结论:我们的发现强调

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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