与文章“单细胞RNA测序揭示血脂异常诱导舒张功能障碍模型中心脏巨噬细胞的代谢应激依赖性激活”相关的数据集链接
文章研究ApoE敲除小鼠喂食西方饮食后复现HFpEF特征,利用单细胞RNA测序分析CD45+心脏细胞的表达,以评估炎症在舒张功能障碍中的作用,并聚焦巨噬细胞的生物信息学分析

基本信息
资源简介
与文章“单细胞RNA测序揭示血脂异常诱导舒张功能障碍模型中心脏巨噬细胞的代谢应激依赖性激活”相关的数据集链接
Link to dataset related to article "Single-Cell RNA Sequencing Reveals Metabolic Stress-Dependent Activation of Cardiac Macrophages in a Model of Dyslipidemia-Induced Diastolic Dysfunction "
该数据集为与文章“Single-Cell RNA Sequencing Reveals Metabolic Stress-Dependent Activation of Cardiac Macrophages in a Model of Dyslipidemia-Induced Diastolic Dysfunction”相关的原始数据链接记录。文章研究ApoE敲除小鼠喂食西方饮食后复现HFpEF特征,利用单细胞RNA测序分析CD45+心脏细胞的表达,以评估炎症在舒张功能障碍中的作用,并聚焦巨噬细胞的生物信息学分析。该数据可用于探索代谢应激下心脏巨噬细胞亚群与舒张功能障碍的关系(来源 DOI 解析,Creative Commons 。
【数据集背景】
源站首次发布:2024。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章“Single-Cell RNA Sequencing Reveals Metabolic Stress-Dependent Activation of Cardiac Macrophages in a Model of Dyslipidemia-Induced Diastolic Dysfunction”相关的原始数据链接。摘要 背景:代谢窘迫常与射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)相关,并代表一项治疗挑战。代谢诱导的全身性炎症将合并症与HFpEF联系起来。在HFpEF背景下,代谢变化如何影响心肌炎症尚不清楚。方法:我们发现喂食西方饮食的ApoE敲除小鼠复现了HFpEF的许多特征。使用单细胞RNA测序对CD45+心脏细胞进行表达分析,以评估炎症在舒张功能障碍中的参与。我们将生物信息学分析聚焦于巨噬细胞,获得这些细胞亚群的高分辨率鉴定
【主题与分类】
主题标签:SLC5A2 protein、inflammation、heart failure、diastolic。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10533108
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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数据说明
本记录包含与文章“单细胞RNA测序揭示在血脂异常诱导的舒张功能障碍模型中,心脏巨噬细胞的代谢应激依赖性激活”相关的原始数据链接。摘要背景:代谢障碍常与射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)相关,并构成治疗挑战。代谢诱导的全身性炎症将合并症与HFpEF联系起来。在HFpEF背景下,代谢变化如何影响心肌炎症尚不清楚。方法:我们发现,喂食西方饮食的ApoE基因敲除小鼠重现了HFpEF的许多特征。采用单细胞RNA测序对CD45+心脏细胞进行表达分析,以评估炎症在舒张功能障碍中的作用。我们将生物信息学分析聚焦于巨噬细胞,获得了心脏中这些细胞亚群的高分辨率识别,使我们能够研究代谢障碍对心脏巨噬细胞浸润的影响,并确定了一个巨噬细胞到心肌细胞的调控轴。
为测试临床相关的钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂能否改善我们模型中的心脏免疫浸润特征,小鼠被随机分配接受钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂达格列净或溶媒治疗8周。结果:喂食西方饮食的ApoE基因敲除小鼠表现出舒张功能降低、运动耐量下降和肺淤血增加,并伴有心脏脂质过载和多不饱和脂肪酸减少。浸润心脏的主要免疫细胞类型包括4个常驻和单核细胞来源的巨噬细胞亚群,仅在ApoE基因敲除-西方饮食小鼠中决定了促炎特征。脂质过载对巨噬细胞中炎症基因激活有直接影响,由内质网应激通路介导。对巨噬细胞到心肌细胞调控轴的研究揭示了潜
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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