先天性膈疝微血管内皮细胞异质性单细胞转录组图谱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE196313),对大鼠先天性膈疝(CDH)模型 E21.5 胎肺左肺进行单细胞 RNA 测序,比较健康对照、硝基芬暴露无 CDH 与硝基芬暴露合并 CDH 三组样本的微血管内皮细胞转录组

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基因组分类GPL2594710116
GSE196313: Single cell transcriptomic profiling of microvascular endothelial cell heterogeneity in congenital diaphragmatic hernia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

先天性膈疝微血管内皮细胞异质性单细胞转录组图谱

Single cell transcriptomic profiling of microvascular endothelial cell heterogeneity in congenital diaphragmatic hernia

该数据集来自 NCBI GEO(GSE196313),对大鼠先天性膈疝(CDH)模型 E21.5 胎肺左肺进行单细胞 RNA 测序,比较健康对照、硝基芬暴露无 CDH 与硝基芬暴露合并 CDH 三组样本的微血管内皮细胞转录组。无偏聚类识别出 3 个微血管内皮细胞亚群,可用于研究 CDH 肺发育过程中微血管内皮细胞异质性、炎症相关转录特征及差异基因表达,为肺发育不良与肺高血压机制研究提供数据基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):先天性膈疝(CDH)是一种新生儿畸形,包括肺发育不良和肺高血压。我们假设在 CDH 肺发育过程中可能存在微血管内皮细胞(EC)异质性差异,并导致肺发育不全和重塑。对定时交配的大鼠灌胃硝基芬以诱导 CDH。在 E21.5 从健康对照(2HC)、硝基芬暴露(NC)和硝基芬暴露合并 CDH(CDH)胎儿中采集左肺。使用单细胞 RNA 测序进行转录组分析,无偏聚类揭示 3 个不同的微血管 EC 簇。一般微血管 EC 簇(mvEC)具有提示 CDH 中炎症增加的转录组特征。NC 与 CDH 之间的 mvEC 差异基因表达(DGE)显示 Ca4、Apln 和 Ednrb 下调,这些基因定义了一个微血管亚群

【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:GPL25947、10116。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=GSE196313

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 23 202,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

先天性膈疝(CDH)是一种新生儿畸形,包括肺发育不良和肺动脉高压。我们假设在CDH肺发育过程中可能存在微血管内皮细胞(EC)异质性的差异,并导致肺发育不全和重塑。将定时交配的大鼠灌胃硝基芬以诱导CDH。在E21.5时,从健康对照(2HC)、硝基芬暴露(NC)和硝基芬暴露伴CDH(CDH)胎儿中采集左肺。使用单细胞RNA测序进行转录组分析,无偏聚类揭示了3个不同的微血管EC簇。一般微血管EC簇(mvEC)的转录组特征提示CDH中炎症增加。NC和CDH之间的mvEC差异基因表达(DGE)显示Ca4、Apln和Ednrb下调,这些基因定义了对肺发育、气体交换和肺泡损伤修复重要的微血管EC亚群(mvCa4+)。mvCa4+ ECs在2HC(22.6%)、NC(13.1%)和CDH(5.3%)之间显著减少,表明肺压缩的影响。

基因本体论和Ingenuity通路分析表明,mvCa4+内皮细胞处于血管生成准备状态,但存在提示细胞分裂受损的差异基因表达。这些数据提示,由微血管内皮细胞驱动的炎症及mvCa4+内皮细胞的缺失可能参与先天性膈疝的发病机制。

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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