主动脉基因表达谱揭示APOA-I水平如何调节小鼠动脉粥样硬化中的炎症、溶酶体活性与鞘脂代谢

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,包含一份 GSE163657 系列矩阵文件,记录小鼠主动脉基因表达谱,用于研究 APOA-I 水平如何调节动脉粥样硬化中的炎症、溶酶体活性与鞘脂代谢

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基因组分类GPL1100210090
GSE163657: Aortic gene expression profiles show how APOA-I levels modulate infammation, lysosomal activity and sphingolipid metabolism in murine atherosclerosis

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

主动脉基因表达谱揭示APOA-I水平如何调节小鼠动脉粥样硬化中的炎症、溶酶体活性与鞘脂代谢

Aortic gene expression profiles show how APOA-I levels modulate infammation, lysosomal activity and sphingolipid metabolism in murine atherosclerosis

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,包含一份 GSE163657 系列矩阵文件,记录小鼠主动脉基因表达谱,用于研究 APOA-I 水平如何调节动脉粥样硬化中的炎症、溶酶体活性与鞘脂代谢。源站描述指出,研究目的是考察 EKO 小鼠主动脉中与动脉粥样硬化发展相关的基因表达模式,以及不同疾病阶段和不同饮食处理下 HDL 血浆水平与基因表达模式的关系。数据可用于表达谱分析与差异表达研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):已知 HDL 颗粒具有多种抗动脉粥样硬化特性,包括从外周组织清除多余胆固醇、维持内皮完整性、抗氧化和抗炎活性。在 apoE 缺陷(EKO)小鼠中过表达 ApoA-I 已被证明可提高 HDL 水平并显著减少动脉粥样硬化的发展。本研究旨在探究 EKO 小鼠主动脉中与动脉粥样硬化发展相关的基因表达模式,以及在不同动脉粥样硬化发展阶段和不同饮食处理下,HDL 血浆水平与基因表达模式的关系。

【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:GPL11002、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=GSE163657

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 26 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

已知HDL颗粒具有多种抗动脉粥样硬化特性,包括清除外周组织中多余的胆固醇、维持内皮完整性、抗氧化及抗炎活性。在apoE缺陷(EKO)小鼠中过表达ApoA-I已被证明可提高HDL水平并显著减少动脉粥样硬化的发展。本研究旨在探讨EKO小鼠主动脉中与动脉粥样硬化发展相关的基因表达模式,以及血浆HDL水平在不同动脉粥样硬化发展阶段和不同饮食处理下与基因表达模式的关系。方法:将8周龄EKO小鼠、过表达人apoA-I的EKO小鼠(EKO/hA-I)以及作为对照的野生型小鼠分别喂食普通饲料或西方饮食6周或22周。评估脂蛋白间的胆固醇分布,并对主动脉粥样硬化进行定量。采用高通量测序技术分析每种实验条件下三种基因型小鼠主动脉的转录组。

结果:除了众所周知的炎症和免疫反应激活外,鞘脂代谢、吞噬体-溶酶体系统及破骨细胞分化的损伤也被发现是动脉粥样硬化发展中的重要参与者。表达高水平apoA-I的EKO小鼠主动脉中动脉粥样硬化负荷降低,同时伴随免疫系统标志物激活减少、溶酶体活性扰动减轻以及鞘脂合成途径调控改善。结论:ApoA-I通过影响除炎症和免疫反应相关通路之外的额外通路表达,调节EKO小鼠主动脉中动脉粥样硬化的发展。

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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