雌性猪心外膜脂肪组织单核转录组揭示运动训练对驻留先天性和适应性免疫细胞的影响

该数据集来自雌性Yucatan猪的心外膜脂肪组织(EAT),包含久坐与运动训练两组,并通过ameroid缩窄器模拟冠状动脉闭塞(O)或未闭塞(N)状态,采集EAT进行bulk和单核RNA测序(snRNA-seq)

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基因组分类GPL263519823
GSE246709: Single-nucleus transcriptomics of epicardial adipose tissue from female pigs reveals effects of exercise training on resident innate and adaptive immune cells

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

雌性猪心外膜脂肪组织单核转录组揭示运动训练对驻留先天性和适应性免疫细胞的影响

Single-nucleus transcriptomics of epicardial adipose tissue from female pigs reveals effects of exercise training on resident innate and adaptive immune cells

该数据集来自雌性Yucatan猪的心外膜脂肪组织(EAT),包含久坐与运动训练两组,并通过ameroid缩窄器模拟冠状动脉闭塞(O)或未闭塞(N)状态,采集EAT进行bulk和单核RNA测序(snRNA-seq)。聚类分析鉴定出九种细胞类型,其中成纤维细胞和巨噬细胞主要来自O-EX组EAT,T细胞主要来自N-EX组EAT。运动上调G蛋白偶联受体、S100家族和FAK通路,下调凝血通路,并增加免疫细胞间相互作用。数据可用于研究运动对EAT免疫微环境的影响及CAD相关机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):冠状动脉疾病(CAD)是女性死亡的主要原因。尽管运动可减轻CAD,但运动影响心外膜脂肪组织(EAT)的机制尚不清楚。我们假设运动促进雌性猪EAT中的抗炎微环境。雌性Yucatan猪(n=7)被分配至久坐(SED)或运动(EX)处理,并用ameroid缩窄器闭塞冠状动脉(O vs N)以模拟CAD。采集EAT进行bulk和单核转录组测序(snRNA-seq)。聚类分析显示EAT中有九种细胞类型,其中成纤维细胞和巨噬细胞群体主要来自O-EX EAT,T细胞群体主要来自N-EX EAT。运动上调G蛋白偶联受体、S100家族和FAK通路,下调凝血通路。运动导致免疫细胞间相互作用增加

【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:GPL26351、9823。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=GSE246709

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 01 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

冠状动脉疾病(CAD)是女性死亡的主要原因。尽管运动可减轻CAD,但运动影响心外膜脂肪组织(EAT)的机制尚不清楚。我们假设运动可在雌性猪的EAT中促进抗炎微环境。将雌性尤卡坦猪(n=7)分配至久坐(SED)或运动(EX)处理组,并使用ameroid缩窄器闭塞冠状动脉(O vs N)以模拟CAD。采集EAT进行批量及单核转录组测序(snRNA-seq)。聚类分析显示EAT中存在九种细胞类型,其中成纤维细胞和巨噬细胞群体主要来自O-EX EAT,T细胞群体主要来自N-EX EAT。运动上调了G蛋白偶联受体、S100家族和FAK通路,并下调了凝血通路。运动增加了胰岛素样生长因子通路中免疫细胞与内皮细胞及间充质细胞之间的相互作用,以及血小板内皮细胞黏附分子通路1中内皮细胞与除B细胞外其他细胞类型之间的相互作用。冠状动脉闭塞对T细胞和内皮细胞中基因的影响数量最多。

与脂肪酸代谢相关的基因在O-EX EAT的非免疫细胞中上调最为显著。内皮细胞的亚聚类分析显示,N-EX EAT与其他处理组分离。总之,运动训练增强了女性EAT中免疫细胞、间充质细胞和内皮细胞之间的相互作用。对于闭塞冠状动脉周围EAT中内皮细胞和间充质细胞的基因表达改变,运动的逆转效果甚微。这些发现为未来聚焦于运动对女性EAT中细胞类型影响的研究奠定了基础。

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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