NR2F2沉默细胞的内皮功能障碍:人肺微血管内皮细胞模型

该数据集来自 NCBI GEO(GSE188467),聚焦 NR2F2 沉默的人肺微血管内皮细胞模型,用于研究内皮功能障碍

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蛋白质分类Expression profiling by arrayGPL160439606
GSE188467: Endothelial dysfunction in NR2F2-silenced cells - human lung microvascular endothelial cells model

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

NR2F2沉默细胞的内皮功能障碍:人肺微血管内皮细胞模型

Endothelial dysfunction in NR2F2-silenced cells - human lung microvascular endothelial cells model

该数据集来自 NCBI GEO(GSE188467),聚焦 NR2F2 沉默的人肺微血管内皮细胞模型,用于研究内皮功能障碍。源站描述指出 NR2F2 在成熟内皮中的功能尚不明确,敲低后出现干扰素偏向的炎症反应、内皮-间质转化、增殖、过度迁移、抗凋亡及线粒体功能障碍,并与 AKT 激活和 DKK1 表达升高相关。数据含 1 个文件(GSE188467_series_matrix.txt.gz),主题为表达谱芯片,可支撑内皮功能障碍相关机制与 PAH 关联的分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):孤儿核受体鸡卵清蛋白上游启动子转录因子2(COUPTF2;NR2F2)在内皮细胞(ECs)中高表达,Nr2f2 敲除会产生致死性心血管缺陷。在人类中,NR2F2 突变导致先天性心脏病和膈疝,这些病症与肺动脉高压(PAH)的发生相关。然而,COUPTF2 在成熟内皮中的功能尚不确定。在原代人内皮细胞(ECs)中敲低 NR2F2 导致干扰素偏向的炎症反应、内皮-间质转化、增殖、过度迁移、抗凋亡和线粒体功能障碍。这些表型变化与 AKT 激活和 Dickkopf-1(DKK1)表达增加相关,DKK1 是 Wnt/β-catenin 通路抑制剂。DKK1 在 PAH 患者中也升高,并响应 bo 的缺失而分泌

【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、GPL16043、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=GSE188467

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 12 202,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

孤儿核受体鸡卵清蛋白上游启动子转录因子2(COUPTF2;NR2F2)在内皮细胞(ECs)中高表达,Nr2f2基因敲除会产生致死性心血管缺陷。在人类中,NR2F2突变导致先天性心脏病和膈疝,这些病症与肺动脉高压(PAH)的发展相关。然而,COUPTF2在成熟内皮中的功能尚不确定。在原代人内皮细胞(ECs)中敲低NR2F2会导致干扰素偏向性炎症反应、内皮-间质转化、增殖、过度迁移、抗凋亡及线粒体功能障碍。这些表型变化与AKT激活和Dickkopf-1(DKK1)表达增加有关,DKK1是一种Wnt/β-catenin通路抑制剂。DKK1在PAH患者中 also 升高,并响应于骨形态发生受体2型(BMPR2)缺失而分泌,BMPR2是典型的PAH相关遗传缺陷。综上所述,这些发现表明内皮NR2F2抑制炎症和增殖。

因此,NR2F2缺失破坏了内皮细胞稳态,并可能在肺动脉高压的发展过程中促进病理性血管重塑。

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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