血压与高血压基因表达特征的荟萃分析
该数据集是一个基因表达荟萃分析数据集,包含来自7017名未治疗个体的全血基因表达谱数据,通过整合六项研究识别出34个与血压显著相关的差异表达基因,涉及炎症反应和细胞凋亡等通路,主要用于探索血压调控的分子机制、发现高血压相关生物标志物以及支持心血管疾病的转录组学研究。

基本信息
资源简介
血压与高血压基因表达特征的荟萃分析
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Meta-analysis of Gene Expression Signatures of Blood Pressure and Hypertension》。配套论文《A Meta-analysis of Gene Expression Signatures of Blood Pressure and Hypertension》发表于 PLOS Genetics(2015),DOI:10.1371/journal.pgen.1005035。源站首次发布:2015-03-18。
【数据内容】
源站原始描述:Genome-wide association studies (GWAS) have uncovered numerous genetic variants (SNPs) that are associated with blood pressure (BP). Genetic variants may lead to BP changes by acting on intermediate molecular phenotypes such as coded protein sequence or gene expression, which in turn affect BP variability. Therefore, characterizing genes whose expression is associated with BP may reveal cellular processes involved in BP regulation and uncover how transcripts mediate genetic and environmental eff…
【数据结构与技术规格】
文件数 11 个,合计 872.62 KB。S1_Fig.tif:image/tiff,124.06 KB。S2_Fig.tif:image/tiff,84.58 KB。S3_Fig.tif:image/tiff,80.29 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pgen.1005035。
【主题与分类】
源站学科分类:Biological Sciences。主题标签:BP signature genes、2b、snp、GWAS、BP variability、100A、ptgs、MYADM、gene expression changes、gene expression profiles。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biological Sciences。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/_A_Meta_analysis_of_Gene_Expression_Signatures_of_Blood_Pressure_and_Hypertension_/1341548
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Huan, Tianxiao; Esko, Tõnu; J. Peters, Marjolein; C. Pilling, Luke; Schramm, Katharina; Schurmann, Claudia; et al. (2016). A Meta-analysis of Gene Expression Signatures of Blood Pressure and Hypertension. PLOS Genetics. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30,引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
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数据说明
该数据集是一项关于血压与高血压基因表达特征的荟萃分析研究,整合了六项全血基因表达谱研究的成果,涉及7017名未接受抗高血压药物治疗的个体。数据集通过分析全基因组关联研究(GWAS)发现的遗传变异与血压相关的基因表达变化,识别出34个与血压显著相关的差异表达基因,其中部分基因(如FOS、PTGS2)已知参与血压调控过程,其余为新发现。研究进一步发现,SH2B3基因位点(rs3184504)可调控多个血压相关基因的表达,且基因富集分析提示炎症反应和细胞凋亡通路在血压调控中发挥重要作用。该数据集为理解血压调控的分子机制提供了新见解,并为高血压的治疗和预防提供了潜在的转录组学标志物。
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