GSE227734:单细胞测序揭示过表达Cox7B在肥厚型心肌病中的心脏保护作用

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE227734_series_matrix.txt.gz),采用单细胞标记逆转录(STRT-seq)方法获取338个心肌细胞转录组,样本来自接受扩大室间隔心肌切除术的肥厚型心肌病患者与健康供体

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基因组分类GPL207959606
GSE227734: Single-cell sequencing reveals the cardio-protective role of overexpressing Cox7B in hypertrophic cardiomyopathy

基本信息

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基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

GSE227734:单细胞测序揭示过表达Cox7B在肥厚型心肌病中的心脏保护作用

Single-cell sequencing reveals the cardio-protective role of overexpressing Cox7B in hypertrophic cardiomyopathy

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE227734_series_matrix.txt.gz),采用单细胞标记逆转录(STRT-seq)方法获取338个心肌细胞转录组,样本来自接受扩大室间隔心肌切除术的肥厚型心肌病患者与健康供体。数据可用于研究肥厚型心肌病心肌细胞的单细胞转录组特征,识别心肌细胞亚群并探索潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肥厚型心肌病(HCM)是导致心力衰竭的重要原因。保护心脏功能,尤其是心肌细胞(CMs)的功能,对于改善HCM患者的预后至关重要。因此,了解HCM中心肌细胞的单细胞转录组特征对于研究潜在治疗靶点不可或缺。我们应用单细胞标记逆转录(STRT-seq)方法,获得了338个心肌细胞转录组。人类心脏样本采集自接受扩大室间隔心肌切除术的HCM患者和健康供体。我们的结果显示,在非衰竭的HCM心脏中,心肌细胞可分为三个亚群:高能量合成簇、高细胞代谢簇和中间簇。线粒体和电子传递链(ETC)的表达在高能量合成簇中较大尺寸的心肌细胞中上调。由于未

【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:GPL20795、9606。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=GSE227734

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 07 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

肥厚型心肌病(HCM)是导致心力衰竭的重要原因。保护心脏功能,尤其是心肌细胞(CMs)的功能,对于改善HCM患者的预后至关重要。因此,了解HCM中心肌细胞的单细胞转录组特征对于研究潜在治疗靶点不可或缺。我们采用单细胞标记逆转录(STRT-seq)方法,获得了338个心肌细胞转录组。人类心脏样本采集自接受扩大室间隔心肌切除术的HCM患者和健康供体。我们的结果揭示,在非衰竭HCM心脏中,心肌细胞可分为三个亚群:高能量合成簇、高细胞代谢簇和中间簇。在高能量合成簇中较大尺寸的心肌细胞里,线粒体和电子传递链(ETC)的表达上调。值得注意的是,我们发现ETC中复合物IV的一个亚基——细胞色素c氧化酶亚基7B(Cox7B)的表达与心肌细胞大小呈正相关。

此外,在评估HCM患者的Cox7B表达后,我们推测Cox7B在HCM早期呈代偿性上调,而在终末期下调。为验证Cox7B可能在HCM早期发挥心脏保护作用的假设,我们使用腺相关病毒9(AAV9)介导压力超负荷诱导小鼠中Cox7B的表达。小鼠体内数据支持,敲低Cox7B会加速心力衰竭进展,而Cox7B过表达可部分恢复肥厚心脏的功能。

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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