平滑肌细胞表观遗传改变调控内皮素依赖性血压与高血压性动脉重塑 [km_mouse]

该数据集来自 NCBI GEO,包含小鼠平滑肌细胞相关的高通量测序表达谱数据,聚焦高血压中平滑肌细胞表观遗传改变对内皮素依赖性血压和动脉重塑的调控

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基因组回归GPL2424710090
GSE292027: Epigenetic Alteration of Smooth Muscle Cells Regulates Endothelin-Dependent Blood Pressure and Hypertensive Arterial Remodeling [km_mouse]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

平滑肌细胞表观遗传改变调控内皮素依赖性血压与高血压性动脉重塑 [km_mouse]

Epigenetic Alteration of Smooth Muscle Cells Regulates Endothelin-Dependent Blood Pressure and Hypertensive Arterial Remodeling [km_mouse]

该数据集来自 NCBI GEO,包含小鼠平滑肌细胞相关的高通量测序表达谱数据,聚焦高血压中平滑肌细胞表观遗传改变对内皮素依赖性血压和动脉重塑的调控。数据可用于分析 Jmjd3 缺失对平滑肌细胞基因表达的影响,探索 EDNRB 等基因在高血压发生中的作用,并为血压相关遗传变异的机制研究提供表达层面的支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):长期高血压(HTN)影响多个器官并导致病理性动脉重塑,这一过程由平滑肌细胞(SMC)可塑性驱动。为识别高血压中调控 SMC 功能的相关基因,我们参考了血压的全基因组关联研究(GWAS),重点关注编码表观遗传酶的基因,这些酶在心血管疾病中控制 SMC 命运。通过对 KDM6(JMJD3)位点进行统计精细定位,我们发现 rs62059712 是最可能的因果变异,每个主要 T 等位基因拷贝与收缩压升高 0.47 mmHg 相关。我们证明 T 等位基因通过降低 SP1 与 JMJD3 启动子的结合来减少 SMC 中 JMJD3 的转录。利用我们独特的 SMC 特异性 Jmjd3 缺陷小鼠模型(Jmjd3flox/floxMyh11CreERT),我们证明 SMC 中 Jmjd3 的缺失由于 EDNRB 表达降低和 ED 增加而导致高血压。

【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/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE292027

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 04 202,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

长期高血压(HTN)影响多个器官,并导致病理性动脉重塑,这一过程由平滑肌细胞(SMC)的可塑性驱动。为识别高血压中调控SMC功能的相关基因,我们参考了血压的全基因组关联研究(GWAS),重点关注编码表观遗传酶的基因,这些酶在心血管疾病中控制SMC的命运。通过对KDM6(JMJD3)位点进行统计精细定位,我们发现rs62059712是最可能的因果变异,每个主要T等位基因拷贝与收缩压升高0.47 mmHg相关。我们证明,T等位基因通过降低SP1与JMJD3启动子的结合,从而降低SMC中JMJD3的转录。利用我们独特的SMC特异性Jmjd3缺陷小鼠模型(Jmjd3flox/floxMyh11CreERT),我们证明SMC中Jmjd3的缺失由于EDNRB表达降低和EDNRA表达增加而导致高血压。重要的是,内皮素受体A拮抗剂BQ-123在体内逆转了Jmjd3缺失后的高血压。此外,人类动脉的单细胞RNA测序(scRNA-seq)揭示了SMC中JMJD3与EDNRB之间的强相关性。

此外,JMJD3是SMC特异性基因表达所必需的,而SMC中JMJD3的缺失会加剧HTN诱导的动脉重塑。我们的研究结果将一种与HTN相关的人类DNA变异与SMC可塑性的调控联系起来,揭示了可用于HTN个性化管理的靶点。

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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