GSE345844:颅面发育中维甲酸信号促进额鼻身份并抑制上颌身份 [scRNA-seq]

研究聚焦颅面发育中维甲酸信号对额鼻突与上颌突身份决定的调控,可用于分析额鼻与上颌区域基因表达差异及维甲酸信号通路相关基因程序(来源 NCBI)

geo
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时间序列分类GPL2845710090
GSE345844: Retinoid signaling promotes frontonasal identity while repressing maxillary identity during craniofacial development [scRNA-seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE345844:颅面发育中维甲酸信号促进额鼻身份并抑制上颌身份 [scRNA-seq]

Retinoid signaling promotes frontonasal identity while repressing maxillary identity during craniofacial development [scRNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE345844,包含 1 个文件(GSE345844_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱(scRNA-seq)技术,物种为小鼠(10090),平台为 GPL28457。研究聚焦颅面发育中维甲酸信号对额鼻突与上颌突身份决定的调控,可用于分析额鼻与上颌区域基因表达差异及维甲酸信号通路相关基因程序(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脊椎动物面部发育依赖于胚胎面部突起的正确特化,已知该过程受颅面外胚层、内胚层与间充质之间区域特异性相互信号通路的调控。该过程还受到转录和表观遗传机制的进一步调节,这些机制调控源自颅神经嵴细胞的间充质祖细胞中必需基因的表达。维甲酸信号在面部发育中起关键作用,功能获得和功能缺失均会导致广泛的面部缺陷,包括口面裂。在本研究中,我们证明维甲酸信号不仅通过激活 FNP 特异性基因支持额鼻突形成,而且在小鼠额鼻颅神经嵴细胞中主动抑制上颌基因程序。RDH10 氧化维生素 A(全反式视黄醇)

【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:GPL28457、10090。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE345844

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 02 202,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=GSE345844

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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

脊椎动物面部发育依赖于胚胎面部突起的正确特化,这一过程已知受颅面外胚层、内胚层与间充质之间区域特异性相互信号通路的调控。该过程还进一步受到转录和表观遗传机制的调节,这些机制控制源自颅神经嵴细胞的间充质祖细胞中关键基因的表达。维甲酸信号在面部发育中发挥关键作用,功能获得和功能缺失均会导致广泛的面部缺陷,包括口面裂。在本研究中,我们证明维甲酸信号不仅通过激活FNP特异性基因支持额鼻突形成,而且在小鼠额鼻部颅神经嵴细胞中主动抑制上颌基因程序。RDH10将维生素A(全反式视黄醇)氧化为视黄醛,这是视黄酸合成中的限速步骤。Rdh10功能缺失导致额鼻突区域内异位形成胡须垫——上颌突的衍生物。

这种转变表现为上颌特异性转录因子(包括Meis2和Lhx6)在额鼻间充质中的异常表达。此外,在额鼻颅神经嵴细胞中视黄酸信号缺失后,这些转录因子在其共有结合位点处的染色质可及性增加。这些结果表明,视黄酸信号作为一个关键调控因子,在颅神经嵴细胞迁移进入额鼻突的过程中指定其额鼻身份与命运,同时抑制上颌突命运。这些结果不仅增进了我们对额鼻隆起特化及颅面结构进化发育的理解,也为口面部等颅面畸形的病因学和发病机制提供了有价值的见解。

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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