糖尿病动脉粥样硬化小鼠模型中血管平滑肌细胞与动脉粥样硬化斑块的空间蛋白质组分析

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD063231

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

本项目对糖尿病动脉粥样硬化小鼠模型（DMAS）中的血管平滑肌细胞（VSMCs）及动脉粥样硬化斑块区域进行了空间蛋白质组学研究。我们使用高脂饮食喂养并接受低剂量链脲佐菌素（STZ）处理以诱导糖尿病表型的ApoE-/-小鼠，采用激光捕获显微切割（LCM）技术分别分离主动脉弓的斑块区域和邻近富含VSMC的区域。随后，利用LC-MS/MS进行空间分辨蛋白质组分析，并基于iBAQ值进行定量分析。我们鉴定了斑块与VSMC区域之间的差异表达蛋白，富集通路分析显示，在糖尿病条件下，氧化应激反应、胰岛素信号传导、线粒体功能、RNA转运及细胞外基质重塑均发生显著改变。尤其值得关注的是，空间蛋白质组学数据突出显示，糖尿病小鼠VSMCs中核孔复合体蛋白Nup93显著下调，提示核转运受损及RNA可变剪接失调。

这一发现得到了转录组整合和功能分析的支持，这些分析揭示了SerpinE2的异常剪接，该基因与细胞增殖和ECM积累相关。该数据集提供了糖尿病动脉粥样硬化模型中血管组织的区域特异性、高分辨率蛋白质组图谱。它可作为研究血管病理空间异质性及糖尿病加速动脉粥样硬化分子机制的重要资源。原始数据和处理后数据可用于探索蛋白质表达动态、识别时空生物标志物，并验证参与VSMC表型转换的候选靶点，如Nup93和SerpinE2。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。