新型小鼠心脏发育模型中心源性转录因子的单核多组学分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE272154),针对一种新型小鼠心脏发育模型开展单核多组学分析,聚焦 Tbx5、Gata4、Mef2c、Pitx2 等心源性转录因子

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基因组分类GPL2424710090
GSE272154: Single nuclei multiomics analysis of cardiogenic transcription factors in a new murine model of cardiac development.

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

新型小鼠心脏发育模型中心源性转录因子的单核多组学分析

Single nuclei multiomics analysis of cardiogenic transcription factors in a new murine model of cardiac development.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE272154),针对一种新型小鼠心脏发育模型开展单核多组学分析,聚焦 Tbx5、Gata4、Mef2c、Pitx2 等心源性转录因子。研究显示 miR-200 家族在体内介导这些因子的基因剂量与调控,并在胚胎期抑制单个或整个家族成员后观察到左心室、心肌细胞成熟缺陷及室间隔缺损和胚胎致死。数据包含 1 个表达谱矩阵文件,可用于研究心脏发育中的基因调控网络及 miRNA 功能(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Tbx5、Gata4、Mef2c 和 Pitx2 等转录因子在心脏发育过程中以及成年心脏稳态中是必需的。我们证明这些因子的基因剂量和调控在体内由 miR-200 家族介导。这些 microRNA(miR)在心脏发育早期表达,并调控一个高度复杂的基因调控网络(GRN)。为了研究特定 miR-200 家族成员的体内和体外功能,我们在胚胎发育过程中抑制了 miR-200 家族的单个成员。抑制该簇中单个 miR-200 家族成员会导致发育过程中左心室和心肌细胞成熟缺陷。抑制整个 miR-200 家族会导致室间隔缺损和胚胎第(E)16.5 天前的胚胎致死。在心肌细胞中,miR-200 家族靶向 Tbx5 的转录本,

【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:GPL24247、10090。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE272154

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 06 202,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

Tbx5、Gata4、Mef2c和Pitx2等转录因子在心脏发育过程中以及成年心脏稳态中均是必需的。我们证明,这些因子的基因剂量和调控在体内由miR-200家族介导。这些微小RNA(miR)在心脏发育早期阶段表达,并调控一个高度复杂的基因调控网络(GRN)。为了研究特定miR-200家族成员在体内和体外的功能,我们在胚胎发育过程中抑制了miR-200家族的各个成员。抑制该簇中单个miR-200家族成员会导致发育过程中左心室和心肌细胞成熟的缺陷。抑制整个miR-200家族会导致室间隔缺损和胚胎在胚胎第(E)16.5天前致死。在心肌细胞中,miR-200家族靶向Tbx5、Gata4、Mef2c和Pitx2的转录本。抑制该家族会在心脏发育的多个阶段增加左心室和心房中Tbx5、Gata4、Mef2c和Pitx2的表达。单个miR-200家族成员水平降低的胚胎不会致死,幼崽可存活至成年。

在出生后第1天(P1),这些幼仔心率降低、心室壁厚度增加。每个miR-200家族成员在细胞特异性分化和成熟中具有不同的心脏表型。snRNA测序揭示了一种新的心肌细胞状态,提示由于miR-200家族受到抑制,这些细胞分化程度较低。我们已鉴定出若干在心脏发育过程中受miR-200调控的新转录因子。miR-200家族通过维持Tbx5、Gata4、Mef2c和Pitx2的基因剂量,成为早期心脏发育的关键调控因子,从而影响心肌细胞的分化和成熟。对miR-200抑制后早期心脏发育的多组学分析揭示了一种分化程度较低的新型心肌细胞状态以及染色质修饰

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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