GSE329337:ATAD3A通过线粒体-溶酶体接触与硫辛酰化限制主动脉夹层
该数据集来自 NCBI GEO,包含 GSE329337 系列矩阵文件,围绕 ATAD3A 在主动脉夹层(AAD)中的作用展开

基本信息
资源简介
GSE329337:ATAD3A通过线粒体-溶酶体接触与硫辛酰化限制主动脉夹层
ATAD3A Limits Aortic Dissection via Mito-Lysosome Contacts and Lipoylation
该数据集来自 NCBI GEO,包含 GSE329337 系列矩阵文件,围绕 ATAD3A 在主动脉夹层(AAD)中的作用展开。研究在野生型、ATAD3A 敲入及血管平滑肌细胞特异性敲低小鼠中,通过 BAPN 摄入或 AngII 输注诱导 AAD,评估主动脉扩张、夹层发生率、破裂相关死亡与组织学,并在体外用 AngII 刺激 VSMC,结合 Seahorse 生物能量学、膜电位测定和 Ca²⁺ 成像评估线粒体功能,利用免疫共沉淀检查 ATAD3A 与 DLST 的相互作用。数据可用于探索 AAD 的线粒体机制及相关分子预测(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 28 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:主动脉瘤和夹层(AAD)是一种致命的血管急症,基于机制的治疗方法有限。线粒体 AAA⁺ ATP酶 ATAD3A 富集于细胞器接触位点,已被认为参与线粒体信号传导,但其在 AAD 中的作用仍不清楚。方法:通过 3 周 β-氨基丙腈富马酸单酯(BAPN)摄入或经渗透泵输注血管紧张素 II(AngII)28 天,在野生型、ATAD3A 敲入(ATAD3A-KI)和血管平滑肌细胞(VSMC)特异性敲低(sh-ATAD3A)小鼠中诱导 AAD。评估主动脉扩张、夹层发生率、破裂相关死亡和组织学。在体外用 AngII 刺激 VSMC。使用 Seahorse 生物能量学、膜电位测定和 Ca²⁺ 成像评估线粒体功能。通过免疫共沉淀检查 ATAD3A-二氢硫辛酰胺琥珀酰转移酶(DLST)相互作用。
【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=GSE329337
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 19 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:主动脉瘤和夹层(AAD)是一种致命的血管急症,基于机制的治疗手段有限。线粒体AAA⁺ ATP酶ATAD3A富集于细胞器接触位点,已被认为参与线粒体信号传导,但其在AAD中的作用仍不清楚。方法:通过3周摄入β-氨基丙腈富马酸单酯(BAPN)或经渗透泵输注血管紧张素II(AngII)28天,在野生型、ATAD3A敲入(ATAD3A-KI)及血管平滑肌细胞(VSMC)特异性敲低(sh-ATAD3A)小鼠中诱导AAD。评估主动脉扩张、夹层发生率、破裂相关死亡率及组织学。体外以AngII刺激VSMC。采用Seahorse生物能量学、膜电位检测及Ca²⁺成像评估线粒体功能。通过免疫共沉淀检测ATAD3A与二氢硫辛酰胺琥珀酰转移酶(DLST)的相互作用。使用铜螯合剂四硫代钼酸盐(TTM)和脂酰化抑制剂Devimistat进行药理学调控。
结果:ATAD3A在人胸主动脉夹层样本及BAPN处理的小鼠主动脉中表达上调,在VSMCs中呈早期下调、晚期上调。全身性ATAD3A过表达可减轻BAPN和AngII诱导的主动脉扩张,降低扩张发生率并改善生存,而VSMC特异性敲低则加速血管病理。机制上,ATAD3A过表达减少线粒体-溶酶体接触,限制线粒体Ca²⁺内流,并抑制FDXR/FDX1/LIAS硫辛酰化通路,减少DLST硫辛酰化并抑制铜死亡,从而维持VSMC活力并延缓AAD进展。使用TTM或Devimistat对铜死亡进行药理学抑制可在体内减轻疾病严重程度。结论:ATAD3A通过协调细胞器接触和代谢信号,限制线粒体Ca²⁺内流、NADPH通量及DLST硫辛酰化依赖性铜死亡,从而对AAD发挥保护作用。
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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