无线无电池迷走神经电刺激通过H3K18乳酰化介导线粒体自噬抑制心肌肥厚

该数据集来自NCBI GEO,标题为无线无电池迷走神经电刺激通过H3K18乳酰化介导的线粒体自噬抑制心肌肥厚。研究将无电池植入物置于大鼠迷走神经表面并进行四周期无线电刺激,观察心肌肥厚变化

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基因组分类GPL2594710116
GSE287461: Wireless, battery-free vagal electrical stimulation: A novel approach to inhibit cardiac hypertrophy via H3K18 lactylation mediated mitophagy

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

无线无电池迷走神经电刺激通过H3K18乳酰化介导线粒体自噬抑制心肌肥厚

Wireless, battery-free vagal electrical stimulation: A novel approach to inhibit cardiac hypertrophy via H3K18 lactylation mediated mitophagy

该数据集来自NCBI GEO,标题为无线无电池迷走神经电刺激通过H3K18乳酰化介导的线粒体自噬抑制心肌肥厚。数据包含1个文件GSE287461_series_matrix.txt.gz,属于Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing,平台为GPL25947,物种为10116(大鼠)。研究将无电池植入物置于大鼠迷走神经表面并进行四周期无线电刺激,观察心肌肥厚变化。该数据可用于探索电刺激调控心肌肥厚的表观遗传与线粒体自噬机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:电刺激(ES)已被确立为治疗康复中可靠且有益的方法,副作用可忽略不计。然而,聚焦于ES应用于心肌肥厚的研究仍然有限,因为它未能为慢性疾病提供持久疗法。无电池植入物已被手术放置在大鼠迷走神经表面,并应用无线ES四周以观察心肌肥厚的潜在变化。

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE287461

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 26 202,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

背景:电刺激(ES)已被确立为治疗康复中一种可靠且有益的方法,副作用极小。然而,针对电刺激应用于心脏肥大的研究仍然有限,因其无法为慢性疾病提供持久的解决方案。无电池植入物已被手术放置于大鼠迷走神经表面,并应用无线电刺激四周以观察心脏肥大的潜在变化。方法:在本研究中,采用具有无线、无电池且完全可植入特性的迷走神经电刺激来治疗心脏肥大。刺激部位的迷走神经被小心地包裹在一个封套内,并使用多根生物可吸收缝线牢固密封。随后,通过腹主动脉缩窄在大鼠中诱导心脏肥大模型,持续四周。研究采用了一系列全面的实验技术,包括qRT-PCR、Western blotting、透射电子显微镜、HE染色、WGA染色、Masson染色、免疫组织化学和免疫荧光。

结果:本研究的发现表明,ES可显著减轻心脏肥大。代谢组学分析显示,ES后心肌组织内乳酸水平显著降低。心肌组织的蛋白质组学分析表明,ES后自噬和线粒体自噬相关蛋白的表达大幅下降。此外,ChIP-seq结果确定BCL2相互作用蛋白3(Bnip3)为H3K18乳酰化(H3K18la)的结合伴侣,并探讨了其在调节线粒体自噬中的作用。机制上,研究表明ES通过降低去甲肾上腺素(NE)水平上调单羧酸转运蛋白4(MCT4),从而减少乳酸积累。此外,ES通过降低H3K18la水平抑制BNIP3蛋白表达,从而逆转心脏肥大。结论:

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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