GSE297624:高分辨率硬度图谱揭示斑马鱼心脏再生中纤维蛋白决定组织硬度与生物力学信号

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE297624_series_matrix.txt.gz),主题为斑马鱼心脏再生过程中组织硬度与生物力学信号的研究

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医学影像回归GPL184137955
GSE297624: Fibrin defines tissue stiffness and biomechanical signalling in regenerating zebrafish hearts as revealed by high-resolution stiffness mapping

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

GSE297624:高分辨率硬度图谱揭示斑马鱼心脏再生中纤维蛋白决定组织硬度与生物力学信号

Fibrin defines tissue stiffness and biomechanical signalling in regenerating zebrafish hearts as revealed by high-resolution stiffness mapping

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE297624_series_matrix.txt.gz),主题为斑马鱼心脏再生过程中组织硬度与生物力学信号的研究。源站描述显示,研究结合原子力显微镜纳米压痕与共聚焦显微镜生成心脏弹性图谱,发现损伤区域内存在硬度不同的区域,其中细胞稀少且富含纤维蛋白的区域较硬,而损伤中心与周围心肌一样柔软。数据可用于分析再生过程中心脏组织硬度分布及相关基因表达,支撑生物力学与瘢痕消退研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人类心脏梗死会导致不可逆的瘢痕形成,永久损害其力学特性和生理功能。有趣的是,斑马鱼心脏能够消退瘢痕组织并再生受损心肌,为研究再生过程中瘢痕组织与心脏力学特性之间的相互作用提供了独特机会。在本研究中,我们开发了一种新方法,将基于原子力显微镜的纳米压痕与共聚焦显微镜相结合,生成斑马鱼心脏的弹性图谱。这种高分辨率图谱揭示了损伤部位内不同的硬度区域,尽管整体全局力学特性未受影响。具体而言,我们识别出一个细胞稀少且富含纤维蛋白的较硬区域,与损伤中心形成对比,后者与周围心肌一样柔软。Extensi

【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:GPL18413、7955。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=GSE297624

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 10 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE297624

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

人类心脏的梗死会导致不可逆的瘢痕形成,从而永久损害其力学特性和生理功能。有趣的是,斑马鱼心脏能够消解瘢痕组织并再生受损心肌,为研究再生过程中瘢痕组织与心脏力学特性之间的相互作用提供了独特的机会。在本研究中,我们开发了一种新方法,将基于原子力显微镜的纳米压痕技术与共聚焦显微镜相结合,以生成斑马鱼心脏的弹性图谱。这种高分辨率映射揭示了损伤部位内存在刚度不同的区域,尽管整体全局力学特性未受影响。具体而言,我们识别出一个细胞稀少且富含纤维蛋白的僵硬区域,与损伤中心形成对比,后者与周围心肌一样柔软。广泛的全转录组分析揭示了再生心脏中凝血和纤溶级联的多个组分。

对纤溶调节因子Serpine1进行药理学抑制表明,纤维蛋白介导的硬度降低会影响相邻心内膜细胞中生物力学Hippo通路信号的激活。我们的方法表征了斑马鱼心室不同区域的力学特性,突出表明纤维蛋白是影响生物力学信号传导的最硬元素。这提示它可能在再生过程中发挥结构性作用。本文所提出的方法为再生心脏组织中的生物力学环境和机械转导信号提供了详细视图,这对于理解再生机制至关重要。

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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