慢性肾脏病患者心力衰竭发病机制中的循环细胞外囊泡

该数据集来自 NCBI GEO(GSE306015),聚焦慢性肾脏病(CKD)患者心力衰竭发病机制中的循环细胞外囊泡(EVs)

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基因组分类GPL246769606
GSE306015: Circulating Extracellular Vesicles in the Pathogenesis of Heart Failure in Patients with Chronic Kidney Disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

慢性肾脏病患者心力衰竭发病机制中的循环细胞外囊泡

Circulating Extracellular Vesicles in the Pathogenesis of Heart Failure in Patients with Chronic Kidney Disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE306015),聚焦慢性肾脏病(CKD)患者心力衰竭发病机制中的循环细胞外囊泡(EVs)。数据包含 1 个文件(GSE306015_series_matrix.txt.gz),主题为非编码 RNA 高通量测序分析,物种为人类(9606),平台为 GPL24676。源站描述指出研究比较 CKD 患者与健康对照血浆来源 EVs 对心脏功能的影响,可用于探索肾脏-心脏病理通讯及心肾疾病相关非编码 RNA 研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:心血管疾病(CVD)导致晚期慢性肾脏病(CKD)患者超过 50% 的死亡。CVD 程度与 CKD 严重程度相关。临床研究表明,肾脏来源因素独立于高血压和高血糖等共病,促进 CKD 中 CVD 的发生发展。然而,迄今为止,尚未鉴定出触发直接心脏毒性的肾脏特异性体液危险因素,主要原因是肾-心疾病患者研究匮乏。在此,我们研究在 CKD 患者中,循环细胞外囊泡(EVs)如何促进病理性肾脏-心脏通讯,从而导致心脏毒性、损害心脏功能并促进心力衰竭(HF)进展。方法与结果:从 CKD 患者血浆中分离的 EVs(hCKD-EVs),而非健康对照(hCtr-EVs),

【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=GSE306015

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 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

背景:心血管疾病(CVD)导致超过50%的晚期慢性肾脏病(CKD)患者死亡。CVD的严重程度与CKD的严重程度相关。临床研究表明,肾脏来源的因素促进CKD中CVD的发生发展,且独立于高血压和高血糖等合并症。然而,迄今为止,尚未鉴定出可直接引发心脏毒性的肾脏特异性体液危险因素,主要原因是肾-心疾病患者相关研究匮乏。本研究探讨在CKD患者中,循环细胞外囊泡(EVs)如何促进病理性的肾-心通讯,从而引起心脏毒性、损害心脏功能并促进心力衰竭(HF)进展。方法与结果:从CKD患者血浆中分离的EVs(hCKD-EVs)具有心脏毒性,而健康对照者的EVs(hCtr-EVs)则无此作用;hCKD-EVs在体外和体内均显著诱导细胞凋亡,并在体外损害分离的成年大鼠原代心肌细胞的收缩功能。同样,从腺嘌呤饮食诱导的CKD小鼠血浆和肾脏中分离的EVs也具有心脏毒性。

在CKD小鼠中通过药理学手段清除循环EVs可显著恢复心脏功能并改善HF,提示CKD-EVs在HF发病机制中发挥因果作用。小RNA测序和q-RT-PCR验证发现,与Ctr-EVs相比,人和小鼠CKD-EVs中均富集了特定的miRNAs。CKD-EV-miRNA模拟物对人室性AC16心肌细胞具有心脏毒性,可诱导细胞凋亡;对iPSC来源的心肌细胞亦可损害收缩力并下调收缩基因表达。有趣的是,与CKD-EV-miRNAs对应的内源性初级miRNAs水平在CKD肾脏组织中显著升高,尤其是在CD45-veCD31-ve肾细胞中,但在CKD肝脏、CKD肺或外周血CKD-PBMCs中并未升高,这一结果表明CKD-EV-miRNAs来源于肾脏。值得注意的是,CKD-EV-miRNA水平

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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