血管基底膜层粘连蛋白调控脑微血管功能分区 [scRNA-seq]

该数据集为GSE308748,来源于ncbi.nlm.nih.gov,采用单细胞RNA测序(scRNA-seq)对Lama4-/-小鼠及野生型同窝对照的脑血管进行分析,探究血管基底膜层粘连蛋白是否影响血管分区

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基因组分类GPL1905710090
GSE308748: Vascular Basement Membrane Laminins Modulate  Functional Zonation of Cerebral Microvessels [scRNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

血管基底膜层粘连蛋白调控脑微血管功能分区 [scRNA-seq]

Vascular Basement Membrane Laminins Modulate Functional Zonation of Cerebral Microvessels [scRNA-seq]

该数据集为GSE308748,来源于ncbi.nlm.nih.gov,采用单细胞RNA测序(scRNA-seq)对Lama4-/-小鼠及野生型同窝对照的脑血管进行分析,探究血管基底膜层粘连蛋白是否影响血管分区。数据包含1个文件(GSE308748_series_matrix.txt.gz),覆盖脑微血管转录组表达谱,可用于研究Lama4缺失后内皮细胞动脉标志物表达升高、毛细血管后微静脉身份降低,以及层粘连蛋白5代偿性上调对连接蛋白和血管收缩性的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们研究了血管基底膜(BM)层粘连蛋白是否通过在内皮细胞和平滑肌BM中缺乏主要血管层粘连蛋白4的Lama4-/-小鼠及野生型同窝对照的脑血管上进行单细胞RNA测序(scRNAseq)来影响血管分区。我们的数据集扩展了现有的脑血管转录组谱,并揭示Lama4-/-内皮细胞表现出动脉标志物表达增加和毛细血管后微静脉身份降低。体外和体内研究表明,Lama4-/-血管中层粘连蛋白5的代偿性上调增强了连接蛋白(Ocln、Cldn5)的表达,并通过增加位于内皮BM内的周细胞中收缩基因的表达来促进血管收缩性。此外,Lama4的缺失上调了大动脉标志物(Gja4、Dll4、Edn1、Tgfb2)的表达,并导致

【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:GPL19057、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=GSE308748

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 26 202,引用时请注意版本时效。

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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

我们通过对Lama4-/-小鼠(其内皮和血管平滑肌基底膜中缺乏主要的血管层粘连蛋白4)及野生型同窝对照小鼠的脑血管进行单细胞RNA测序(scRNAseq),探究了血管基底膜(BM)层粘连蛋白是否影响血管分区。我们的数据集扩展了现有的脑血管转录组图谱,并揭示Lama4-/-内皮细胞表现出动脉标志物表达增加和毛细血管后微静脉身份特征减少。体外和体内研究表明,Lama4-/-血管中层粘连蛋白5的代偿性上调增强了连接蛋白(Ocln、Cldn5)的表达,并通过增加位于内皮基底膜内的周细胞中收缩基因的表达来促进血管收缩性。此外,Lama4的缺失上调了大动脉标志物(Gja4、Dll4、Edn1、Tgfb2)的表达,并导致自分泌运动因子(Enpp2)水平升高,该酶是溶血磷脂酸生成的关键酶,与卒中相关。

因此,Lama4-/-小鼠表现出更严重的卒中结局,其驱动因素并非免疫浸润或连接缺陷,而是血管通透性增加,这很可能由自分泌运动因子和/或驻留髓系细胞的激活所介导。我们的数据表明,血管基底膜中层粘连蛋白4/5的比例通过调节内皮细胞和壁细胞的代谢途径,并间接影响驻留髓系细胞,从而调控小动脉、毛细血管和毛细血管后微静脉之间的功能性分区。

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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