apoE-/-小鼠4月龄主动脉易感与抵抗区域平滑肌细胞数据集

该数据集来自NCBI GEO,比较4月龄apoE-/-小鼠主动脉易感区域与抵抗区域平滑肌细胞的基因表达,覆盖3雄3雌共6只小鼠,采用VIB-MAF芯片分析合并总RNA,发现244个基因差异表达(>2倍),其中AA区186个上调、58个下调,并用实时PCR验证6个基因

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL287210090
GSE13836: Smooth muscle cells in atherosclerosis-prone and resistant regions of the aorta of apoE-/- mice at age of 4 months

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

apoE-/-小鼠4月龄主动脉易感与抵抗区域平滑肌细胞数据集

Smooth muscle cells in atherosclerosis-prone and resistant regions of the aorta of apoE-/- mice at age of 4 months

该数据集来自NCBI GEO,比较4月龄apoE-/-小鼠主动脉易感区域与抵抗区域平滑肌细胞的基因表达,覆盖3雄3雌共6只小鼠,采用VIB-MAF芯片分析合并总RNA,发现244个基因差异表达(>2倍),其中AA区186个上调、58个下调,并用实时PCR验证6个基因。数据可用于研究动脉粥样硬化斑块形成前平滑肌细胞的区域特异性转录特征及免疫系统疾病相关机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 05 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究比较了4月龄载脂蛋白E缺陷(apoE-/-)小鼠在斑块形成前主动脉易感区域和抵抗区域平滑肌细胞(SMCs)的基因表达。在平行实验中,还比较了年轻C57Bl/6小鼠的这两个区域。分离3只雄性及3只雌性ApoE-/-小鼠的主动脉,用triton X-100灌注去除内皮细胞,并分为动脉粥样硬化易感区域(AA:升主动脉、主动脉弓及胸主动脉近端2 mm)和抵抗区域(TA:胸主动脉中段,即距近端2 mm以远的6 mm)。对合并总RNA进行微阵列分析(VIB-MAF),显示244个基因差异表达(>2倍差异)。在AA中分别观察到186个基因上调和58个基因下调。使用实时PCR确认了6个基因的差异表达。The 201 gen

【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:Expression profiling by array、GPL2872、10090。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE13836

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 06 201,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=GSE13836

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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

本研究比较了4月龄载脂蛋白E缺陷(apoE-/-)小鼠在斑块形成前易发动脉粥样硬化与抵抗动脉粥样硬化的主动脉节段中平滑肌细胞(SMCs)的基因表达。在一项平行实验中,还比较了年轻C57Bl/6小鼠的这两个区域。分离了3只雄性和3只雌性ApoE-/-小鼠的主动脉,用Triton X-100灌注以去除内皮细胞,并分为易发动脉粥样硬化区域(AA:升主动脉、主动脉弓及胸主动脉近端2 mm)和抵抗区域(TA:胸主动脉中段,即距近端2 mm以远6 mm处)。对混合总RNA进行微阵列分析(VIB-MAF),显示244个基因存在差异表达(>2倍差异)。在AA中分别观察到186个基因上调和58个基因下调。使用实时PCR确认了6个基因的差异表达。仅在apoE-/-小鼠中显示差异表达的201个基因与动脉粥样硬化相关过程有关,如细胞黏附、增殖、分化、运动性和死亡、脂质代谢及免疫反应。

此外,AA的转录谱与更倾向于合成型的SMC表型相符。这些结果表明,在apoE-/-小鼠主动脉易发生动脉粥样硬化的部位,在实际病变形成之前,SMC的转录组已发生改变。这提示SMC除内皮细胞外,也能促进易感部位的斑块形成。

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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