婴儿型主动脉缩窄中神经嵴-动脉导管-主动脉峡部界面的发育模式与血管壁重塑

该数据集来自 NCBI GEO,标题为婴儿型主动脉缩窄中神经嵴-动脉导管-主动脉峡部界面的发育模式与血管壁重塑,包含 1 个表达谱芯片数据文件,物种为人类(9606),平台为 GPL16699

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL166999606
GSE337213: Developmental Patterning and Vessel-Wall Remodeling at the Neural Crest–Ductus–Aortic Isthmus Interface in Infantile Coarctation of the Aorta

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

婴儿型主动脉缩窄中神经嵴-动脉导管-主动脉峡部界面的发育模式与血管壁重塑

Developmental Patterning and Vessel-Wall Remodeling at the Neural Crest–Ductus–Aortic Isthmus Interface in Infantile Coarctation of the Aorta

该数据集来自 NCBI GEO,标题为婴儿型主动脉缩窄中神经嵴-动脉导管-主动脉峡部界面的发育模式与血管壁重塑,包含 1 个表达谱芯片数据文件,物种为人类(9606),平台为 GPL16699。数据可用于研究主动脉缩窄血管壁内在异常相关的基因表达模式,探索再缩窄、动脉高血压及弥漫性主动脉病变的分子机制,并支持基于表达谱的分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:主动脉缩窄(CoA)是主动脉峡部的先天性狭窄,通常位于动脉导管或动脉韧带附近。尽管解剖修复成功,患者仍面临再缩窄、动脉高血压和弥漫性主动脉病变的风险,提示 CoA 涉及超出局部机械梗阻的血管壁内在异常。这种血管表型背后的发育和分子机制仍不完全清楚。

【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、GPL16699、9606。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=GSE337213

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 23 202,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:主动脉缩窄(CoA)是主动脉峡部的先天性狭窄,通常位于动脉导管或动脉韧带附近。尽管解剖修复成功,患者仍面临再缩窄、动脉高血压和弥漫性主动脉病变的风险,提示CoA涉及超越局部机械性梗阻的血管壁内在异常。该血管表型背后的发育和分子机制仍不完全清楚。结果:转录组分析鉴定出402个转录本可将CoA与对照组织区分开来。经典通路分析显示以细胞外基质和胶原重塑特征为主,包括胶原生物合成与修饰、胶原降解、整合素介导的细胞-基质相互作用、伤口愈合相关信号传导以及纤维化样重塑程序。与此同时,发育模式通路得以保留,包括RAR/RXR相关信号传导、前部HOX发育注释以及共享的HOX/MEIS特征。

网络和上游调控因子分析支持细胞外基质、胶原、细胞骨架和肌肉相关模块与发育及表观遗传调控因子(包括KAT6A、KAT6B、RAR/RXR/视黄酸、DNMT3B、KMT2A和ARID1A)的汇聚。RT-qPCR后续验证显示EDN1、AGTR2、IRS4和TFAP2B表达升高,而选定的通路衍生候选基因(包括TGFB)未获确认。结论:婴儿型主动脉缩窄组织呈现以血管壁重塑为主的表型,伴随RA/HOX/MEIS相关的发育模式化、平滑肌/细胞骨架调控程序以及选定的血管信号传导变化。这些发现支持一种发育-重塑模型,即神经嵴-动脉导管-主动脉峡部交界处保留或重新激活的位置身份程序与出生后细胞外基质重塑共存。这些数据提供

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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