心肌细胞蛋白O-GlcNAcylation持续增强后心脏生物钟输出严重减弱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE301657),包含 1 个 series matrix 文件,采用高通量测序对小鼠心脏进行表达谱分析

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基因组分类GPL2424710090
GSE301657: Severe Attenuation of Circadian Clock Output in the Heart following Sustained Augmentation of Cardiomyocyte Protein O-GlcNAcylation

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

心肌细胞蛋白O-GlcNAcylation持续增强后心脏生物钟输出严重减弱

Severe Attenuation of Circadian Clock Output in the Heart following Sustained Augmentation of Cardiomyocyte Protein O-GlcNAcylation

该数据集来自 NCBI GEO(GSE301657),包含 1 个 series matrix 文件,采用高通量测序对小鼠心脏进行表达谱分析。研究聚焦心肌细胞蛋白 O-GlcNAcylation 持续增强后心脏生物钟输出的变化,涉及核心生物钟组分在 mRNA 水平的改变。数据可用于探索 O-GlcNAcylation 与心脏昼夜节律调控的关系,以及循环系统疾病相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。昼夜节律相关行为(如进食时间、睡眠周期)和环境(如光暗周期)的改变会增加多种心脏代谢疾病的风险,包括糖尿病和心脏病。近期研究表明,昼夜节律钟与翻译后修饰——蛋白 O-GlcNAcylation 之间存在密切的相互关系。本研究旨在探究成年小鼠心脏中蛋白 O-GlcNAcylation 的适度升高(类似于病理状态下观察到的水平)是否影响心脏的昼夜节律调控。方法与结果。心肌细胞特异性表达显性负性 O-GlcNAcase(dnOGAh)2 周导致心脏蛋白 O-GlcNAcylation 增加约 1.5 倍,在 mRNA 水平影响心脏中 70% 的核心昼夜节律钟组分。Furt

【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=GSE301657

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 07 202,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。昼夜节律相关行为(如进食时间、睡眠周期)和环境(如明暗周期)的改变会增加多种心血管代谢疾病的风险,包括糖尿病和心脏病。近期研究表明,昼夜节律钟与翻译后修饰——蛋白质O-GlcNAc糖基化之间存在密切的相互关系。本研究旨在探究成年小鼠心脏中蛋白质O-GlcNAc糖基化适度升高(类似于病理状态下观察到的水平)是否会影响心脏的昼夜节律调控。方法与结果。心肌细胞特异性表达显性负性O-GlcNAcase(dnOGAh)2周后,心脏蛋白质O-GlcNAc糖基化水平升高约1.5倍,在mRNA水平上影响了心脏中70%的核心昼夜节律钟组分。通过候选基因(RT-PCR)和非偏倚(RNAseq)水平进一步检测dnOGAh小鼠心脏中的mRNA种类,发现心脏转录组的昼夜节律调控丧失了95%。

尽管dnOGAh心脏中核心昼夜节律钟蛋白BMAL1、REVERB和PER2的24小时振荡持续存在/增强,情况仍然如此。将dnOGAh心脏与心肌细胞特异性BMAL1敲除(CBK)心脏进行直接比较,突显了dnOGAh心脏中核心时钟机制与下游靶基因时钟调控之间明显的解偶联,并强调昼夜节律调控的丧失会导致间质纤维化。结论:心脏中持续的蛋白O-GlcNAcylation会导致昼夜节律调控丧失,可能发生在核心昼夜节律钟机制的下游。此外,间质纤维化似乎是昼夜节律调控受损后普遍的不良结局。

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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