转甲状腺素蛋白改变心脏成纤维细胞结构、功能与炎症基因表达

该数据集来自 NCBI GEO(GSE175917),聚焦年龄相关野生型转甲状腺素蛋白淀粉样变性(wtATTR)对心脏成纤维细胞的影响

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基因组回归GPL2594710116
GSE175917: Transthyretin alters cardiac fibroblast structure, function and inflammatory gene expression.

基本信息

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基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

转甲状腺素蛋白改变心脏成纤维细胞结构、功能与炎症基因表达

Transthyretin alters cardiac fibroblast structure, function and inflammatory gene expression.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE175917),聚焦年龄相关野生型转甲状腺素蛋白淀粉样变性(wtATTR)对心脏成纤维细胞的影响。研究将原代心脏成纤维细胞培养于沉积 TTR 的基底上,观察 F-actin 细胞骨架解聚、黏着斑形成减少、核形态扁平化,以及集体和单细胞迁移速度加快、微柱上附着减少与增殖增加等表型,并结合转录组与蛋白质组分析。数据可用于探索 TTR 促心脏纤维化的分子机制及心力衰竭相关基因表达研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):年龄相关野生型转甲状腺素蛋白淀粉样变性(wtATTR)的特征是错误折叠的转甲状腺素蛋白(TTR)淀粉样纤维系统性沉积于许多器官的结缔组织。在心脏中,这导致心脏功能障碍,是年龄相关心力衰竭的重要原因。所检验的假设是 TTR 以可能促进纤维化的方式影响心脏成纤维细胞。当原代心脏成纤维细胞在沉积 TTR 的基底上培养时,F-actin 细胞骨架解聚,黏着斑形成减少,核形状变扁平。成纤维细胞在沉积 TTR 的基底上具有更快的集体和单细胞迁移速度。此外,在具有 TTR 沉积的微柱上培养的成纤维细胞与未处理相比附着减少、增殖增加。对在玻璃盖玻片上生长的成纤维细胞进行的转录组和蛋白质组分析

【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:GPL25947、10116。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=GSE175917

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 01 202,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

年龄相关性野生型转甲状腺素蛋白淀粉样变性(wtATTR)的特征是错误折叠的转甲状腺素蛋白(TTR)形成的淀粉样原纤维在多个器官的结缔组织中系统性沉积。在心脏中,这会导致心功能障碍,是年龄相关性心力衰竭的重要原因。所检验的假设是TTR以可能促进纤维化的方式影响心脏成纤维细胞。当初代心脏成纤维细胞在TTR沉积的基底上培养时,F-肌动蛋白细胞骨架解体,黏着斑形成减少,核形状变扁平。成纤维细胞在TTR沉积基底上的集体迁移和单细胞迁移速度更快。此外,在带有TTR沉积的微柱上培养的成纤维细胞附着减少,且增殖较未处理组增加。对生长在覆盖有TTR的玻璃上的成纤维细胞进行转录组学和蛋白质组学分析显示,48小时后炎症基因显著上调,表明TTR相关疾病的进展。综合来看,结果表明沉积在组织细胞外基质中的TTR可能影响心脏成纤维细胞的结构、功能和基因表达。

由于wtATTR的治疗费用高昂且只能延缓疾病进展,更好地理解细胞适应不良可能有助于阐明新的治疗靶点。

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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