心外膜与皮下脂肪组织表达谱

该数据集为GSE18612,包含心外膜脂肪组织(EAT)与皮下脂肪组织(SAT)的基因表达谱,样本来自伴有或不伴有冠状动脉疾病(CAD)的患者

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL41339606
GSE18612: Expression profiles of epicardial and subcutaneous adipose tissue

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

心外膜与皮下脂肪组织表达谱

Expression profiles of epicardial and subcutaneous adipose tissue

该数据集为GSE18612,包含心外膜脂肪组织(EAT)与皮下脂肪组织(SAT)的基因表达谱,样本来自伴有或不伴有冠状动脉疾病(CAD)的患者。研究结合微阵列与生物信息学序列分析工具(TargetP)预测分泌蛋白,发现sPLA2-IIA在EAT中高表达并经RT-qPCR等验证。数据可用于探索EAT特征性分子及其在CAD发病机制中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 17 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):心外膜脂肪组织(EAT)是一种与冠状血管紧密接触的内脏脂肪组织,其增加与冠状动脉疾病(CAD)相关。我们的目标是识别表征EAT的候选分子,这些分子可能干预CAD的发病机制。研究采用微阵列与生物信息学序列分析工具(TargetP)相结合的方法预测分泌蛋白,应用于来自伴有或不伴有CAD(NCAD)患者配对的皮下脂肪组织(SAT)和EAT活检样本。结果在3个独立受试者组中通过RT-qPCR、western blot、免疫组织化学和外植体分泌进行验证。在编码潜在分泌蛋白的基因中,sPLA2-IIA在CAD和NCAD的EAT中过表达最高,排名第一。RT-qPCR证实其在EAT中表达增加(p<0.01),且CAD的EAT中表达较NCAD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:Expression profiling by array、GPL4133、9606。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=GSE18612

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 20 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

心外膜脂肪组织(EAT)是一种与冠状动脉血管紧密相邻的内脏脂肪组织,其增多与冠状动脉疾病(CAD)相关。我们的目标是鉴定能够表征EAT并可能参与CAD发病机制的候选分子。我们采用微阵列结合生物信息学序列分析工具(TargetP)预测分泌蛋白的方法,对取自伴或不伴CAD患者(NCAD)的配对皮下脂肪组织(SAT)和EAT活检标本进行了研究。结果在3个独立受试者组中通过RT-qPCR、蛋白质印迹、免疫组织化学和外植体分泌实验进行了验证。在编码潜在分泌蛋白的基因中,sPLA2-IIA在CAD和NCAD患者的EAT中均呈现最高过表达,位列第一。RT-qPCR证实其在EAT中表达增加(p<0.01),且CAD患者EAT中的表达高于NCAD患者(49.3 ±13 vs. 17.4 ± 9.7,p<0.01)。sPLA2-IIA蛋白水平在EAT中高于SAT。EAT外植体的sPLA2-IIA分泌水平也显著高于SAT外植体(4.37±2.7 vs 0.67± 0.28 ng.ml-1/g组织/24h,p<0.03)。

在脂肪细胞之间的基质血管组分及结缔组织被膜中,可见sPLA2-IIA在EAT中的标记,而脂肪细胞本身无免疫染色。SAT则按相同模式呈现弱标记。结论:我们首次证实CAD患者EAT中sPLA2-IIA表达增加,该磷脂酶已被证明是CAD的独立危险因素。这些发现提示EAT在CAD中可能具有病理生理学作用。

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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