TGFβ缺陷心肌细胞心脏的微阵列分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE298103),对早期发育阶段心肌细胞中 Tgfb1、Tgfb2、Tgfb3 基因缺失的小鼠心脏进行微阵列转录谱分析,包含 1 个系列矩阵文件

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL2303810090
GSE298103: Microarray analysis of hearts with TGFb deficient cardiomyocytes.

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

TGFβ缺陷心肌细胞心脏的微阵列分析

Microarray analysis of hearts with TGFb deficient cardiomyocytes.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE298103),对早期发育阶段心肌细胞中 Tgfb1、Tgfb2、Tgfb3 基因缺失的小鼠心脏进行微阵列转录谱分析,包含 1 个系列矩阵文件。数据覆盖 TGFβ 配体缺陷心脏的基因表达变化,可用于研究 TGFβ 信号在心脏发育与功能中的作用,并支持差异表达分析与分子机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转化生长因子β(TGFβ)是一种分泌型生长因子,在早期发育中由心肌细胞产生并作用于成纤维细胞,驱动其分化进入分化状态以合成 ECM 和基质细胞蛋白。这些产物反过来通过细胞-细胞相互作用、ECM-细胞相互作用和旁分泌因子影响心肌细胞成熟。在基因修饰小鼠品系中,于早期发育阶段从心肌细胞中删除 Tgfb1、Tgfb2、Tgfb3 基因(TGFβ 配体)被发现可导致 6 周龄时心脏功能障碍。这表明心肌细胞产生的 TGFβ 配体在心脏发育和功能中具有明确作用。该微阵列项目的目标是对心肌细胞缺乏 TGFβ 配体产生的心脏进行转录谱分析。

【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:Expression profiling by array、GPL23038、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=GSE298103

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 11 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

转化生长因子β(TGFβ)是一种分泌型生长因子,在早期发育阶段由心肌细胞产生,并作用于成纤维细胞,驱动其分化和进入分化状态以合成细胞外基质(ECM)及基质细胞蛋白。这些产物反过来通过细胞-细胞相互作用、ECM-细胞相互作用及旁分泌因子影响心肌细胞的成熟。在基因修饰小鼠品系中,于早期发育阶段从心肌细胞中敲除Tgfb1、Tgfb2、Tgfb3基因(TGFβ配体),发现小鼠在6周龄时出现心脏功能障碍。这表明心肌细胞产生的TGFβ配体在心脏发育和功能中具有明确作用。本微阵列项目的目标是对心肌细胞缺乏TGFβ配体产生的心脏进行转录谱分析。为了对包含TGFβ信号缺陷心肌细胞的心脏进行转录谱分析,培育了基因修饰小鼠品系,其中编码TGFβ配体的基因可通过Cre重组酶依赖的方式在心肌细胞中被特异性敲除。

这是通过使用aMHC-Cre转基因品系实现的,其中Cre重组酶在aMHC启动子驱动下于心肌细胞中特异性表达[PMID: 9202069]。从6周龄的对照小鼠[aMHC-Cre转基因]和突变小鼠[敲除TGFb 2和3的双敲除(DKO)小鼠以及敲除TGFb 1、2和3的三敲除(TKO)小鼠]中采集完整心脏。在基因表达核心设施(CCHMC)使用Affymetrix Cariom S平台对这些心脏的生物学重复样本提取的总RNA进行微阵列分析。通过使用Transcriptome Analysis Console 9对CEL文件进行生物信息学分析来确定差异基因表达。

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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