风险位点6p24.1与10q11.21反式互作与冠心病内皮损伤关联数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含冠心病相关风险位点6p24.1与10q11.21反式互作研究的高通量表达谱数据。研究利用CAD患者(rs6903956 AA风险基因型)和正常对照(GG非风险基因型)来源的iPSC,通过CRISPR-Cas9在6p24.1区域进行缺失,生成同基因型iPSC衍生内皮细

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基因组预测GPL111549606
GSE195656: Trans-interaction of risk loci 6p24.1 and 10q11.21 is associated with endothelial damage in coronary 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

风险位点6p24.1与10q11.21反式互作与冠心病内皮损伤关联数据集

Trans-interaction of risk loci 6p24.1 and 10q11.21 is associated with endothelial damage in coronary artery disease

该数据集来自NCBI GEO,包含冠心病相关风险位点6p24.1与10q11.21反式互作研究的高通量表达谱数据。研究利用CAD患者(rs6903956 AA风险基因型)和正常对照(GG非风险基因型)来源的iPSC,通过CRISPR-Cas9在6p24.1区域进行缺失,生成同基因型iPSC衍生内皮细胞,并进行转录组测序。数据可用于分析风险位点缺失对基因表达和内皮功能通路的影响,探索冠心病内皮损伤的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):变异rs6903956已被鉴定为冠状动脉疾病(CAD)的亚洲特异性遗传风险因素之一。然而,rs6903956位于6p24.1染色体上的非编码位点,阻碍了功能注释的努力。我们从CAD患者(rs6903956 AA风险基因型)和正常对照(rs6903956 GG非风险基因型)中产生了诱导多能干细胞(iPSCs)。基于CRIPSR-Cas9的6p24.1(包括rs6903956)缺失(Δ63-89bp)被用于生成同基因型iPSC衍生内皮细胞。编辑后的CAD内皮细胞表现出与异常血管生理学相关通路的全局转录下调以及内皮过程激活。令人惊讶的是,风险或非风险6p24.1位点的缺失对顺式基因表达影响极小。相反,10q11.21染色体上的CXC趋化因子配体CXCL12被发现作为pot

【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:GPL11154、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=GSE195656

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 02 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

变异rs6903956已被确定为冠状动脉疾病(CAD)的亚洲特异性遗传风险因素之一。然而,rs6903956位于染色体6p24.1上的非编码位点,这阻碍了功能注释的工作。我们从CAD患者(rs6903956位点为AA风险基因型)和正常对照(rs6903956位点为GG非风险基因型)中制备了诱导多能干细胞(iPSCs)。通过基于CRISPR-Cas9的缺失(Δ63-89bp)对6p24.1上包含rs6903956的区域进行编辑,以生成同基因iPSC来源的内皮细胞。经编辑的CAD内皮细胞表现出与异常血管生理学及内皮活化过程相关通路的全局转录下调。令人惊讶的是,对风险或非风险6p24.1位点的缺失对顺式基因表达的影响极小。相反,位于染色体10q11.21上的CXC趋化因子配体CXCL12被发现是CAD内皮细胞中的潜在效应基因。这一效应的基础是6p24.1风险位点与CXCL12弱启动子之间的优先跨染色体相互作用,该相互作用已通过我们iPSC来源内皮细胞上的染色质构象捕获实验得到证实。

在功能上,rs6903956位点的风险基因型AA/AG与冠心病患者循环中受损内皮细胞水平显著升高相关。从风险基因型AA/AG患者中分离的循环内皮细胞,其CXCL12转录本拷贝数/细胞也比非风险基因型GG患者高10倍。我们的研究揭示了6p24.1风险位点的反式作用影响,涉及与动脉粥样硬化相关的基因CXCL12,并与内皮损伤加剧相关。

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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