局部HIF抑制克服吸烟相关新生血管性AMD抗VEGF耐药 [dataset 2]
该数据集来自小鼠吸烟相关新生血管性年龄相关性黄斑变性(AMD)研究,聚焦抗VEGF治疗耐药机制。数据包含高通量测序表达谱,涉及慢性香烟烟雾暴露或玻璃体腔注射香烟烟雾提取物(CSE)后激光诱导脉络膜新生血管(CNV)模型
![GSE346418: Topical HIF inhibition overcomes anti-VEGF resistance in smoking-associated neovascular age-related macular degeneration [dataset 2]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/89784.jpg)
基本信息
资源简介
局部HIF抑制克服吸烟相关新生血管性AMD抗VEGF耐药 [dataset 2]
Topical HIF inhibition overcomes anti-VEGF resistance in smoking-associated neovascular age-related macular degeneration [dataset 2]
该数据集来自小鼠吸烟相关新生血管性年龄相关性黄斑变性(AMD)研究,聚焦抗VEGF治疗耐药机制。数据包含高通量测序表达谱,涉及慢性香烟烟雾暴露或玻璃体腔注射香烟烟雾提取物(CSE)后激光诱导脉络膜新生血管(CNV)模型。通过单核转录组分析,识别出持续烟雾暴露下出现的应激适应型RPE细胞群,其协同激活氧化应激与上皮间质转化等通路。数据可用于探索吸烟相关AMD抗VEGF耐药机制及局部HIF抑制的干预效果(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 08 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):吸烟与新生血管性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者对抗VEGF治疗反应降低相关,但这种治疗耐药的机制仍知之甚少。在此,我们表明,慢性香烟烟雾暴露或眼内给予香烟烟雾提取物(CSE)使小鼠激光诱导的脉络膜新生血管(CNV)对抗VEGF治疗产生耐药。在机制上,我们证明香烟烟雾优先在视网膜色素上皮(RPE)内诱导氧化损伤,并促进广泛的RPE转录重编程,而不增加VEGF/KDR信号传导。单核转录组分析鉴定出一个独特的应激适应型RPE细胞群,该细胞群在持续香烟烟雾暴露下出现,并协同激活氧化应激、上皮间质转化
【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:GPL37368、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=GSE346418
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 30 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
吸烟与新生血管性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者对抗VEGF治疗反应降低相关,但导致这种治疗抵抗的机制仍知之甚少。在此,我们证明,长期暴露于香烟烟雾或眼内给予香烟烟雾提取物(CSE)可使小鼠激光诱导的脉络膜新生血管(CNV)对抗VEGF治疗产生抵抗。在机制上,我们证明香烟烟雾优先在视网膜色素上皮(RPE)内诱导氧化损伤,并促进广泛的RPE转录重编程,而不增加VEGF/KDR信号传导。单核转录组分析鉴定出一个独特的应激适应性RPE细胞群,该细胞群在持续暴露于香烟烟雾时出现,并协同激活氧化应激、上皮-间充质转化(EMT)、促生存和血管生成程序。这种适应状态伴有HIF-1α积累和HIF-1反应性染色质的选择性重塑,从而将氧化应激和上皮可塑性同不依赖VEGF的血管生成重编程联系起来。
这种应激适应程序在人类诱导多能干细胞来源的RPE细胞及离体人类RPE/脉络膜外植体中得到了重现。HIF-1α的基因减少在很大程度上消除了香烟烟雾诱导的转录重编程,并阻止了香烟烟雾诱导的CNV增强,从而确立HIF-1α作为这一病理RPE状态的核心调节因子。因此,使用HIF抑制剂32-134D进行药理学HIF抑制恢复了抗VEGF反应性,包括每日一次作为非侵入性局部滴眼液给药时。总之,这些发现将HIF依赖的应激适应性RPE重编程确定为吸烟相关抗VEGF耐药的一种机制,并提供了针对这一病理细胞状态可以恢复对VEGF抑制的治疗反应性的概念验证。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




