早期生命酮体信号通过组蛋白乙酰化组和β-羟基丁酰化组变化促进米色脂肪生成 [bulk RNA-seq]

研究对8周龄Hmgcs2敲除与对照小鼠在室温(23 °C)或冷暴露(4 °C)下的腹股沟白色脂肪组织(iWAT)进行bulk RNA-seq,并涉及出生后第2至21天口服1,3-丁二醇或水处理幼鼠的iWAT SVF分析

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GSE267314: Early-life ketone body signaling promotes beige fat biogenesis through changes in histone acetylome and β-hydroxybutyrylome [bulk RNA-seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

早期生命酮体信号通过组蛋白乙酰化组和β-羟基丁酰化组变化促进米色脂肪生成 [bulk RNA-seq]

Early-life ketone body signaling promotes beige fat biogenesis through changes in histone acetylome and β-hydroxybutyrylome [bulk RNA-seq]

该数据集为GSE267314的bulk RNA-seq部分,来源于NCBI GEO,包含1个文件(GSE267314_series_matrix.txt.gz)。研究对8周龄Hmgcs2敲除与对照小鼠在室温(23 °C)或冷暴露(4 °C)下的腹股沟白色脂肪组织(iWAT)进行bulk RNA-seq,并涉及出生后第2至21天口服1,3-丁二醇或水处理幼鼠的iWAT SVF分析。数据可用于探索早期生命酮症如何通过组蛋白乙酰化与β-羟基丁酰化修饰调控脂肪祖细胞,进而影响米色脂肪生成与成年代谢健康(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):婴儿在断奶前经历独特的生酮过程,但其生理意义尚不清楚。在此,我们表明断奶前酮症增强米色脂肪生成并改善成年期代谢健康。为阐明潜在机制,我们对腹股沟白色脂肪组织(iWAT)及其基质血管组分(SVF)进行了多组学分析。对在室温(23 °C)饲养或暴露于寒冷(4 °C)的8周龄Hmgcs2敲除(KO)和对照小鼠的iWAT进行了bulk RNA-seq。为进一步检查酮症升高的效应,我们从出生后第2天至第21天给幼鼠口服1,3-丁二醇(1,3BD)或水,并使用bulk RNA-seq、单细胞RNA-seq和靶向H3K9ac、H3K14ac和H3K9bhb的ChIP-seq分析了iWAT SVF。这些综合分析揭示了早期生命酮症如何编程脂肪祖细胞以促进米色

【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:GPL24247、10090。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE267314

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 21 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

婴儿在断奶前阶段会经历独特的生酮过程,但其生理意义尚不清楚。在此,我们表明断奶前酮症可增强米色脂肪生成并改善成年期的代谢健康。为阐明潜在机制,我们对腹股沟白色脂肪组织(iWAT)及其基质血管组分(SVF)进行了多组学分析。对在室温(23 °C)饲养或暴露于寒冷(4 °C)的8周龄Hmgcs2敲除(KO)小鼠和对照小鼠的iWAT进行了bulk RNA-seq。为进一步研究酮症升高的效应,我们从出生后第2天至第21天给幼鼠口服1,3-丁二醇(1,3BD)或水,并使用bulk RNA-seq、单细胞RNA-seq以及针对H3K9ac、H3K14ac和H3K9bhb的ChIP-seq对iWAT SVF进行分析。这些整合分析揭示了生命早期酮症如何编程脂肪祖细胞以促进米色脂肪细胞发育。

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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