早衰症小鼠模型限制性心肌病经体内基因编辑显著改善

该数据集来自 NCBI GEO(GSE343640),围绕早衰症(Hutchinson-Gilford progeria syndrome)人源化小鼠模型中的限制性心肌病表型与分子机制,并评估体内腺嘌呤碱基编辑能否纠正相关异常

geo
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医学影像分类GPL3017210090
GSE343640: Restrictive Cardiomyopathy in a Mouse Model of Progeria Can be Significantly Improved by In Vivo Gene Editing

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

早衰症小鼠模型限制性心肌病经体内基因编辑显著改善

Restrictive Cardiomyopathy in a Mouse Model of Progeria Can be Significantly Improved by In Vivo Gene Editing

该数据集来自 NCBI GEO(GSE343640),围绕早衰症(Hutchinson-Gilford progeria syndrome)人源化小鼠模型中的限制性心肌病表型与分子机制,并评估体内腺嘌呤碱基编辑能否纠正相关异常。数据包含 1 个文件(GSE343640_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL30172。可用于研究早衰症相关心肌病的转录组特征及基因编辑干预效果(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:Hutchinson-Gilford 早衰症综合征(HGPS)是一种以快速早衰为特征的罕见遗传病。未经治疗时,加速的动脉粥样硬化导致患者在青少年早期死于心脏病发作或卒中。近期超声心动图研究还显示 HGPS 患者存在进行性心肌病,其特征为舒张功能障碍而射血分数保留。我们试图在人源化小鼠模型中定义早衰症相关心肌病的心血管表型与分子机制,并确定这些异常能否通过体内腺嘌呤碱基编辑得到纠正。方法:使用超声心动图、血管生物力学测试、组织病理学、透射电子显微镜、snRNA-seq、RNA 原位杂交以及 pl 对 LMNAG608G/G608G 早衰症小鼠的心血管表型进行了广泛表征。

【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:GPL30172、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=GSE343640

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,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:哈钦森-吉尔福德早衰综合征(HGPS)是一种以快速早衰为特征的罕见遗传性疾病。未经治疗时,加速的动脉粥样硬化会导致患者在十几岁早期死于心脏病发作或卒中。近期超声心动图研究还显示,HGPS患者存在进行性心肌病,其特征为舒张功能障碍而射血分数保留。我们试图在人源化小鼠模型中明确早衰相关心肌病的心血管表型及分子机制,并确定这些异常能否通过体内腺嘌呤碱基编辑得到纠正。方法:我们使用超声心动图、血管生物力学检测、组织病理学、透射电子显微镜、snRNA-seq、RNA原位杂交和血浆生物标志物分析,对LMNAG608G/G608G早衰小鼠的心血管表型进行了全面表征。随后评估了体内腺嘌呤碱基编辑对病理性心脏重构的影响。

结果:LMNAG608G/G608G小鼠出现了进行性左心室舒张功能障碍,射血分数正常,并伴有严重的中枢动脉硬化、血管反应性受损和血管扩张性降低。心脏的组织学和超微结构分析显示心肌细胞核异常、肌节破坏、线粒体缺陷以及心肌胶原沉积增加。转录组分析识别出病理性心肌重构的特征,表现为蛋白稳态应激反应激活、收缩和钙信号通路受抑、细胞外基质重构和炎症信号增强,以及胎儿型心力衰竭基因程序的重新激活。通过RNA原位杂交验证了两个公认的心力衰竭标志物Nppa和Nppb的显著上调,并伴有循环NT-proBNP水平显著升高。体内递送

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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