心肌细胞特异性Srebp1a-Tg小鼠心脏非靶向脂质组学
该数据集来自omicsdi.org,属于循环系统疾病/心力衰竭分类,主题为代谢组学。数据为心肌细胞特异性Srebp1a-Tg小鼠心脏的非靶向脂质组学,涉及射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)背景下SREBP1对NHE3的调控研究,包含HFrEF患者及横向主动脉缩窄(TAC)小鼠心脏组织分析,并涉及心

基本信息
资源简介
心肌细胞特异性Srebp1a-Tg小鼠心脏非靶向脂质组学
该数据集来自omicsdi.org,属于循环系统疾病/心力衰竭分类,主题为代谢组学。数据为心肌细胞特异性Srebp1a-Tg小鼠心脏的非靶向脂质组学,涉及射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)背景下SREBP1对NHE3的调控研究,包含HFrEF患者及横向主动脉缩窄(TAC)小鼠心脏组织分析,并涉及心肌细胞特异性SREBP1转基因与敲低小鼠模型及AAV9载体。可用于探索心脏脂质代谢与心力衰竭分子调控机制(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)以收缩功能受损和高死亡率为特征。细胞内离子循环失调是心脏收缩力下降的基础。调节心脏Na+/H+和Ca2+处理被认为是恢复心脏功能的有价值途径;因此,深入理解其分子调控对于发现治疗HFrEF的新策略十分及时。方法:对来自HFrEF患者和接受横向主动脉缩窄(TAC)的小鼠的心脏组织进行分析,以研究固醇调节元件结合蛋白1(SREBP1)对钠氢交换体3(NHE3)的转录激活。生成了心肌细胞特异性SREBP1转基因(Srebp1a-Tg)和敲低(Cre-Srebp1f/f)小鼠。携带Slc9a3(编码NHE3)、Srebf1或针对Slc9a3的shRNA的AAV9载体,由心肌细胞特异性
【主题与分类】
主题标签:Metabolomics。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS13690
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)以收缩力受损和高死亡率为特征。细胞内离子循环的失调是心肌收缩力下降的基础。调节心脏Na+/H+和Ca2+处理被认为是恢复心脏功能的一种有价值的方法;因此,深入理解其分子调控机制对于发现治疗HFrEF的新策略至关重要。方法:对来自HFrEF患者和接受横向主动脉缩窄(TAC)处理的小鼠的心脏组织进行分析,以研究固醇调节元件结合蛋白1(SREBP1)对钠氢交换体3(NHE3)的转录激活作用。构建了心肌细胞特异性SREBP1转基因(Srebp1a-Tg)和敲低(Cre-Srebp1f/f)小鼠。使用由心肌细胞特异性cTnT启动子驱动的携带Slc9a3(编码NHE3)、Srebf1或针对Slc9a3的shRNA的AAV9载体,以验证SREBP1-NHE3在HFrEF中的作用。结果:在HFrEF患者心脏(无糖尿病或高脂血症的扩张型心肌病)和TAC诱导的HFrEF小鼠心脏中,SREBP1被激活。
Srebp1a-Tg小鼠表现出心脏收缩功能受损,伴随心肌细胞钙处理失调,但无明显脂质蓄积。转录组学分析、ChIP-seq、ChIP实验和启动子活性评估显示,Slc9a3(编码NHE3)是SREBP1的转录靶点。与此一致,NHE3在Srebp1a-Tg小鼠心脏、TAC手术后心脏以及人类衰竭心脏中表达上调。心肌细胞特异性敲低Srebp1或Slc9a3可恢复TAC心脏的钙处理并改善心脏功能。在Srebp1a-Tg小鼠中,敲低NHE3可减轻Na+和Ca2+超载,并挽救心脏收缩功能障碍。相反,NHE3过表达在Cre-Srebp1f/f小鼠和对照中均引起收缩功能受损,这抵消了在Na+和Ca2+超载背景下因SREBP1缺失而产生的保护作用。这些结果
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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