成年心肌梗死后心脏中Tbx1功能的单细胞RNA测序分析

该数据集为成年心肌梗死后心脏中Tbx1功能的单细胞RNA测序数据,包含对照组(Tbx1flox/flox)与内皮特异性敲除组(Fabp4-Cre;Tbx1flox/flox)心脏共55,106个单细胞转录组

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基因组分类GPL2347910090
GSE136762: Single cell RNAseq profiling of Tbx1 function in adult post myocardial infarction hearts [scRNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

成年心肌梗死后心脏中Tbx1功能的单细胞RNA测序分析

Single cell RNAseq profiling of Tbx1 function in adult post myocardial infarction hearts [scRNA-seq]

该数据集为成年心肌梗死后心脏中Tbx1功能的单细胞RNA测序数据,包含对照组(Tbx1flox/flox)与内皮特异性敲除组(Fabp4-Cre;Tbx1flox/flox)心脏共55,106个单细胞转录组。研究聚焦Tbx1在心脏淋巴内皮细胞中促进梗死后修复的作用,以及其对免疫细胞的非细胞自主效应。数据可用于解析心肌梗死后非心肌细胞类型组成、淋巴管新生与免疫抑制相关分子机制,为心力衰竭的免疫干预研究提供单细胞层面的资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 03 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):心肌梗死后(Post-MI)心力衰竭是一个尚未解决的临床难题。当前旨在减轻MI损伤的免疫干预试验结果并不令人满意。因此,彻底理解MI后免疫反应势在必行。Tbx1是主要的22q11.2缺失综合征(22q11.2DS)致病基因,在心脏淋巴内皮细胞(LECs)中被重新激活以促进MI后修复。内皮细胞中Tbx1的缺失通过双重途径恶化MI后心脏功能,即损害淋巴管生成和削弱免疫抑制。为了表征Tbx1在内皮细胞群体中的细胞自主功能以及在免疫细胞中的细胞非自主效应,我们对Ctrl(Tbx1flox/flox)和Tbx1cko(Fabp4-Cre;Tbx1flox/flox)心脏进行了scRNA-seq。该数据集共包含55,106个单细胞转录组。我们鉴定出八种主要的非心肌细胞类型及其已知

【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:GPL23479、10090。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE136762

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 29 202,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

心肌梗死后(Post-MI)心力衰竭是一个尚未解决的临床难题。当前旨在减轻心肌梗死损伤的免疫干预试验效果并不理想。因此,全面理解心肌梗死后的免疫反应至关重要。Tbx1作为22q11.2缺失综合征(22q11.2DS)的主要致病基因,在心脏淋巴管内皮细胞(LECs)中被重新激活,以促进心肌梗死后的修复。内皮细胞中Tbx1的缺失通过双重途径恶化了心肌梗死后的心脏功能,即损害淋巴管生成和削弱免疫抑制。为了表征Tbx1在内皮细胞群体中的细胞自主功能以及在免疫细胞中的细胞非自主效应,我们决定对对照组(Tbx1flox/flox)和Tbx1条件性敲除组(Fabp4-Cre;Tbx1flox/flox)心脏进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)。该数据集包含总计55,106个单细胞转录组。我们利用已知标志物鉴定出八种主要的非心肌细胞类型,包括表达CD31的血管内皮细胞(VEC)、淋巴管内皮细胞(LEC)、周细胞,以及表达CD45的单核/巨噬细胞、树突状细胞(DC)、中性粒细胞、T/先天淋巴细胞(ILC)和B细胞。

有趣的是,我们发现单核细胞/巨噬细胞群体的相对百分比,在所有免疫细胞中最为丰富,在Tbx1cko心脏中显著减少,而T/ILC群体则增加。综上所述,单细胞转录组分析提示了一种潜在的细胞非自主效应,即内皮中Tbx1的缺失可能导致免疫反应失衡。

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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