GSE267813:KLF2-BMPER-Smad1/5检查点调控高流体剪切应力介导的动脉重塑

研究聚焦 KLF2-BMPER-Smad1/5 检查点在高流体剪切应力介导的动脉重塑中的作用,涉及内皮细胞感知血流剪切应力、Smad1/5 通路与 Akt 的交互以及小鼠动静脉瘘模型中的动脉外向重塑

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GSE267813: A KLF2-BMPER-Smad1/5 checkpoint regulates high fluid shear stress-mediated artery remodeling

基本信息

模态
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创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE267813:KLF2-BMPER-Smad1/5检查点调控高流体剪切应力介导的动脉重塑

A KLF2-BMPER-Smad1/5 checkpoint regulates high fluid shear stress-mediated artery remodeling

该数据集来自 NCBI GEO(GSE267813),包含 1 个文件(GSE267813_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱技术,物种为人类(9606),平台为 GPL21697。研究聚焦 KLF2-BMPER-Smad1/5 检查点在高流体剪切应力介导的动脉重塑中的作用,涉及内皮细胞感知血流剪切应力、Smad1/5 通路与 Akt 的交互以及小鼠动静脉瘘模型中的动脉外向重塑。数据可用于分析高剪切应力下基因表达变化及相关信号通路机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):血管重塑使动脉直径与组织代谢需求相匹配,这一过程在缺血性疾病中常告失败。内皮细胞(EC)感知血流产生的流体剪切应力(FSS),以在健康血管中将 FSS 维持在窄范围内。较高的 FSS 诱导血管外向重塑以使 FSS 恢复至生理水平,但其机制尚不清楚。我们此前报道,Smad1/5 在生理 FSS 下被最大程度激活,而在较高流量下被抑制。Smad1/5 通路拮抗 Akt 的激活,提示抑制 Smad1/5 可能是外向重塑所必需的。在此,我们报道高 FSS 下 Smad1/5 的抑制由升高的 KLF2 介导,KLF2 诱导 BMP 通路抑制剂 BMPER,后者抑制 Smad1/5 并解除对 Akt 的抑制。在小鼠动静脉瘘(AVF)模型中,高 FSS 诱导动脉外向重塑,同时伴有 BMPER 升高

【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:GPL21697、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE267813

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 29 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE267813

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

在缺血性疾病中,血管重塑以使动脉直径与组织代谢需求相匹配的过程常常失败。内皮细胞(EC)感知血流产生的流体剪切应力(FSS),以在健康血管中将FSS维持在一个狭窄范围内。较高的FSS诱导血管向外重塑,使FSS恢复到生理水平,但其机制尚不清楚。我们此前报道,Smad1/5在生理性FSS下达到最大激活,而在较高血流下受到抑制。Smad1/5通路拮抗Akt的激活,提示抑制Smad1/5可能是向外重塑所必需的。在此,我们报道高FSS下Smad1/5的抑制由升高的KLF2介导,KLF2诱导BMP通路抑制剂BMPER,后者抑制Smad1/5并解除对Akt的抑制。在小鼠动静脉瘘(AVF)模型中,高FSS诱导动脉向外重塑,同时伴有BMPER表达升高和Smad1/5失活。内皮细胞BMPER缺失损害了AVF和后肢缺血(HLI)模型中的血流恢复和血管重塑,后者可被BMP9/10阻断抗体(bAbs)逆转。

在STZ诱导的1型糖尿病小鼠和HFD诱导的2型糖尿病小鼠中,两者均表现出HLI后恢复不良,而BMP9/10 bAbs改善了这些结果。因此,抑制Smad1/5是实现高FSS介导的外向性重塑所必需的,并且是缺血性疾病的一种潜在治疗途径。

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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