LXRa WT与S196A小鼠高脂高胆固醇饮食16周斑块及pWAT免疫细胞转录组分析

该数据集来自NCBI GEO,包含高脂高胆固醇饮食喂养16周的LXRa WT与S196A小鼠的斑块和pWAT免疫细胞转录组数据,通过RNA-seq评估LXRa S196位点磷酸化对动脉粥样硬化和肥胖相关基因表达的影响

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基因组预测GPL1702110090
GSE162660: Transcriptome analysis of plaque and pWAT immune cells of 16 weeks fed high fat high cholesterol diet LXRa WT and S196A mice.

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

LXRa WT与S196A小鼠高脂高胆固醇饮食16周斑块及pWAT免疫细胞转录组分析

Transcriptome analysis of plaque and pWAT immune cells of 16 weeks fed high fat high cholesterol diet LXRa WT and S196A mice.

该数据集来自NCBI GEO,包含高脂高胆固醇饮食喂养16周的LXRa WT与S196A小鼠的斑块和pWAT免疫细胞转录组数据,通过RNA-seq评估LXRa S196位点磷酸化对动脉粥样硬化和肥胖相关基因表达的影响。数据仅1个文件,可用于比较基因表达差异、探索LXRa磷酸化在免疫细胞中的作用机制,以及筛选与动脉粥样硬化和肥胖相关的候选基因或通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本研究的目的是通过RNA-seq评估免疫细胞中LXRa S196位点磷酸化对动脉粥样硬化和肥胖以及基因表达的影响。

【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:GPL17021、10090。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE162660

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 20 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

目的:本研究旨在通过RNA-seq评估免疫细胞中LXRα S196位点磷酸化对动脉粥样硬化和肥胖的影响及其对基因表达的作用。实验室方法:将LXRα野生型(WT)和S196A小鼠的骨髓移植入Ldlr-/-小鼠,并以高脂高胆固醇饮食喂养16周后评估动脉粥样硬化和肥胖情况。采用Illumina HiSeq 2500(斑块CD68+样本)或HiSeq 4000(斑块T细胞及pWAT FBC、FB和T细胞样本)对LXRα WT和S196A小鼠的斑块CD68+细胞和T细胞、以及pWAT巨噬细胞和T细胞的mRNA谱进行RNA-seq检测。生物信息学方法:对原始测序输出进行质量控制和Illumina接头去除,随后将每个读段对比对至GRCm38.96转录组,以生成各样本的mRNA谱。对不同组织的样本组以及野生型或突变型样本组之间进行差异基因表达比较。

结果:我们分析了斑块LXRa S196A中差异表达的基因,发现与LXRa WT相比,LXRa S196A在CD68+细胞中诱导了365个基因并抑制了205个基因(LogFC > 0.6,p值 < 0.05),在斑块T细胞中诱导了1,578个基因并抑制了2,392个基因(LogFC > 1,FDR < 0.05)。在pWAT中,LXRa S196A与WT的比较分析显示,LXRa S196A在FBC中抑制了419个基因并诱导了379个基因,在FB中诱导了182个基因并抑制了228个基因,而在LXRa WT中诱导了624个基因并抑制了622个基因(LogFC > 1,FDR < 0.05)。结论:本研究首次通过RNA-seq对高脂高胆固醇饮食下LDLR-/-小鼠骨髓细胞中LXRa S196A的斑块和pWAT免疫细胞转录组进行了详细分析。我们证明LXRa S196A在很大程度上影响动脉粥样硬化斑块和pWAT中免疫细胞的转录组。观察到的转录组重塑具有组织和细胞特异性,并控制动脉粥样硬化和肥胖的进展。

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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