GSE278326:Klf9 对心脏线粒体稳态至关重要

源站描述显示研究关注心脏 Klf9 在人类与啮齿类心肌病中的失调,以及 Klf9 敲除导致心肌细胞线粒体紊乱、呼吸功能受损、ATP 降低和 ROS 升高,并涉及线粒体自噬

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基因组分类GPL2424710090
GSE278326: Klf9 is essential for cardiac mitochondrial homeostasis

基本信息

模态
基因组
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分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

GSE278326:Klf9 对心脏线粒体稳态至关重要

Klf9 is essential for cardiac mitochondrial homeostasis

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Klf9 is essential for cardiac mitochondrial homeostasis,属于循环系统疾病/心力衰竭分类。数据为高通量测序表达谱,包含 1 个文件 GSE278326_series_matrix.txt.gz,平台为 GPL24247,物种为小鼠(10090)。源站描述显示研究关注心脏 Klf9 在人类与啮齿类心肌病中的失调,以及 Klf9 敲除导致心肌细胞线粒体紊乱、呼吸功能受损、ATP 降低和 ROS 升高,并涉及线粒体自噬。该数据可用于心肌病与线粒体稳态相关表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):线粒体动力学与线粒体自噬是密切关联的生理过程,对心脏稳态至关重要。本研究表明,心脏 Klf9 在人类和啮齿类心肌病中失调。年轻成年全身性 Klf9 敲除小鼠表现出肥厚型心肌病,其特征为收缩功能下降、左心室质量增加和肺淤血。Klf9 敲除导致心肌细胞中线粒体排列紊乱和碎片化。生化分析证实,Klf9 敲除心肌细胞的线粒体呼吸功能受损,心肌 ATP 水平降低、ROS 升高。此外,心脏特异性 Klf9 缺陷小鼠重现了全身性 Klf9 敲除小鼠的表型,提示心脏 Klf9 对线粒体稳态和心脏功能至关重要。而且,心脏 Klf9 缺陷抑制了由 angi 诱导的线粒体自噬

【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:GPL24247、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=GSE278326

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 03 202,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

线粒体动力学和线粒体自噬是密切相关的生理过程,对心脏稳态至关重要。本研究表明,心脏Klf9在人类和啮齿动物心肌病中表达失调。年轻成年全身性Klf9敲除小鼠表现出肥厚型心肌病,其特征为收缩功能抑制、左心室质量增加和肺淤血。Klf9敲除导致心肌细胞线粒体排列紊乱和碎片化。生化分析证实,Klf9敲除心肌细胞的线粒体呼吸功能受损,心肌ATP水平降低、ROS升高。此外,心脏特异性Klf9缺陷小鼠表型复制了全身性Klf9敲除小鼠,提示心脏Klf9对线粒体稳态和心脏功能至关重要。 moreover,心脏Klf9缺陷抑制了血管紧张素II(ANGII)诱导的线粒体自噬,从而导致功能失调的线粒体积累,并加速ANGII处理小鼠的心力衰竭。相反,心脏特异性Klf9转基因通过促进线粒体自噬改善了ANGII处理小鼠的心脏收缩功能。

分子机制研究表明,Klf9基因敲除降低了PGC-1α及其参与线粒体能量代谢的靶基因的表达。此外,Klf9通过直接结合Mfn2启动子区域调控其表达,从而调节线粒体动力学和线粒体自噬。最后,我们在Klf9-CKO小鼠中进行了Mfn2回补实验,发现AAV介导的心脏Mfn2回补改善了接受或不接受ANGII处理的Klf9-CKO小鼠的心脏线粒体功能和收缩功能。因此,Klf9整合了心脏能量代谢、线粒体动力学和线粒体自噬。调节Klf9活性可能在心力衰竭治疗中具有治疗潜力。

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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