人类压力超负荷的蛋白质-转录组架构:对心力衰竭的启示
该数据集来自 NCBI GEO(GSE262690),聚焦人类压力超负荷(以严重主动脉瓣狭窄为代表)的蛋白质-转录组架构及其与心力衰竭的关联

基本信息
资源简介
人类压力超负荷的蛋白质-转录组架构:对心力衰竭的启示
Proteo-transcriptional architecture of human pressure overload: implications for heart failure
该数据集来自 NCBI GEO(GSE262690),聚焦人类压力超负荷(以严重主动脉瓣狭窄为代表)的蛋白质-转录组架构及其与心力衰竭的关联。研究整合循环蛋白质组(Olink)与心肌转录组,分析其与心肌结构/功能、心脏 MRI 组织纤维化及主动脉瓣狭窄结局的关系,并在 UK Biobank 中检验蛋白质组特征与心衰的关联。数据可用于探索心脏重构的分子标志物、构建心衰预测模型及研究压力超负荷的跨组学机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 28 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性压力超负荷会在人类心脏中引发一系列分子改变,这些改变早于宏观器官水平的重构和下游心力衰竭(HF)。我们假设,将易于获取的循环介质(蛋白质组)与其在心脏中的表达(转录组)整合,可能有助于优先确定在人类压力超负荷中研究的目标。在患有严重主动脉瓣狭窄(AS)——一种压力超负荷状态——的个体中,我们测量了循环蛋白质组(Olink),并检查了其与心肌结构/功能(N=519)、基于心脏 MRI 的组织纤维化(N=145)以及 AS 结局(N=802)的关联。我们构建了心脏重构的蛋白质组特征,并在 UK Biobank(N=36,668)中检验了这些特征与 HF 的关联。对于蛋白质-转录组整合,我们检查了一个“重构蛋白质组”,该蛋白质组由转录水平的蛋白质组-表型关系优先确定
【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:GPL24676、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=GSE262690
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 31 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
慢性压力负荷过重会在人类心脏中引发一系列分子改变,这些改变早于宏观器官水平的重构及下游心力衰竭(HF)的发生。我们假设,将易于获取的循环介质(蛋白质组)与其在心脏中的表达(转录组)进行整合,可能有助于确定人类压力负荷过重研究中应优先关注的靶点。在重度主动脉瓣狭窄(AS)——一种压力负荷过重状态——患者中,我们检测了循环蛋白质组(Olink),并分析了其与心肌结构/功能(N=519)、基于心脏MRI的组织纤维化(N=145)以及AS结局(N=802)的关联。我们构建了心脏重构的蛋白质组特征,并在英国生物银行(UK Biobank,N=36,668)中检验了其与HF的关联。在蛋白质组-转录组整合方面,我们通过单核RNA测序(snRNA-seq)在20颗人类心脏(11颗为接受外科主动脉瓣置换术[AVR]时的AS心脏,9颗为未用于移植的供体心脏)中,于转录水平检测了由蛋白质组-表型关系优先筛选出的“重构蛋白质组”。
我们确定了心肌重构的三个主要成分(在503例AS患者的12项超声心动图指标中),分别负荷于心脏形态、收缩功能和舒张功能特征。与这些成分相关的蛋白质(“重构蛋白质组”)明确了纤维化、肥厚和氧化应激的已知及新型介质,其中若干介质通过心脏MRI与间质纤维化相关。重构的蛋白质组学特征与死亡率(AS队列和英国生物银行)及新发心力衰竭(英国生物银行)密切相关。在心肌层面,我们观察到AS与供体心脏之间编码重构蛋白质组的基因存在广泛差异表达,其特征为汇聚的纤维化通路(WNT9A、ITGA6、AGRN、CRIM1、SEMA4C、LAYN、PTX3、HMOX1)以及代谢-炎症信号(ENPP2/ATX、TNF)等。蛋白质-转录组学的差异表达
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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