高血糖诱导内皮功能障碍中的microRNA

该数据集来自NCBI,研究高血糖诱导内皮功能障碍中的microRNA表达变化。实验使用HUVECs,在不同葡萄糖浓度(5mM、10mM、25mM、40mM)下处理不同时间(6、12、24、48小时),通过miRNA微阵列检测表达变化

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时间序列分类Non-coding RNA profiling by arrayGPL210599606
GSE74296: Hyperglycemia induced microRNAs in endothelial dysfunction

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

高血糖诱导内皮功能障碍中的microRNA

Hyperglycemia induced microRNAs in endothelial dysfunction

该数据集来自NCBI,研究高血糖诱导内皮功能障碍中的microRNA表达变化。实验使用HUVECs,在不同葡萄糖浓度(5mM、10mM、25mM、40mM)下处理不同时间(6、12、24、48小时),通过miRNA微阵列检测表达变化。结果显示高血糖诱导的内皮功能障碍与miRNA表达相关,in silico预测涉及肌动蛋白细胞骨架调控、PI3K-Akt信号通路、凋亡、神经营养因子信号通路和胰岛素信号通路。数据可用于探索高血糖相关内皮功能障碍的miRNA机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 23 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高血糖是糖尿病前期和2型糖尿病(T2DM)的标志,会增加微血管和大血管并发症的风险,如糖尿病视网膜病变、糖尿病肾病(微血管并发症),以及外周血管疾病、脑血管疾病和心血管疾病(大血管并发症)。内皮细胞在两种情况下均受影响。在本研究中,我们研究了HUVECs在不同葡萄糖处理(5mM、10mM、25mM和40mM葡萄糖)下不同时间间隔(6、12、24和48小时)的miRNA表达变化。miRNA微阵列结果显示,高血糖诱导的内皮功能障碍与miRNA表达之间存在相关性。计算机预测显示以下通路:肌动蛋白细胞骨架调控、PI3K-Akt信号通路、凋亡、神经营养因子信号通路和胰岛素信号通路

【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL21059、9606。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=GSE74296

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 23 201,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

高血糖是糖尿病前期和2型糖尿病(T2DM)的标志性特征,会增加微血管和大血管并发症的风险,如糖尿病视网膜病变、糖尿病肾病(微血管并发症),以及外周血管疾病、脑血管疾病和心血管疾病(大血管并发症)。内皮细胞在两种情况下均受到影响。在本研究中,我们考察了人脐静脉内皮细胞(HUVECs)在不同葡萄糖处理浓度(5mM、10mM、25mM和40mM葡萄糖)及不同时间间隔(6、12、24和48小时)下的miRNA表达变化。miRNA微阵列结果显示,高血糖诱导的内皮功能障碍与miRNA表达之间存在相关性。计算机预测表明,以下通路:肌动蛋白细胞骨架调控、PI3K-Akt信号通路、细胞凋亡、神经营养因子信号通路和胰岛素信号通路,在高血糖期间发生失调。大多数通路与细胞凋亡相关。10种miRNA(miR-26a-5p、-26b-5p、29b-3p、29c-3p、125b-1-3p、-130b-3p、-140-5p、-221-3p、-192-5p和-320a)随葡萄糖处理浓度升高而表达增加。

miR-26a-5p、-29b-3p、-140-5p、-221-3p和-192-5p参与内皮细胞凋亡。我们的研究揭示,具有已知mRNA靶标(BCL2和MCL1)的miRNA(miR-29b-3p和-192-5p)的表达模式与其各自的靶mRNA呈负相关。因此,这些miRNA可能参与高血糖引起的内皮功能障碍。

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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