骨髓年龄决定动脉粥样硬化斑块中平滑肌来源细胞克隆性的bulk RNA-seq数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE206429),为 bulk RNA-seq 表达谱数据,比较年轻(3 月龄)与年老(18 月龄)小鼠骨髓来源单核细胞的基因表达

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基因组分类GPL1311210090
GSE206429: Age of the bone marrow dictates clonality of smooth muscle-derived cells in the atherosclerotic plaque [bulk RNA-seq]

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

骨髓年龄决定动脉粥样硬化斑块中平滑肌来源细胞克隆性的bulk RNA-seq数据集

Age of the bone marrow dictates clonality of smooth muscle-derived cells in the atherosclerotic plaque [bulk RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE206429),为 bulk RNA-seq 表达谱数据,比较年轻(3 月龄)与年老(18 月龄)小鼠骨髓来源单核细胞的基因表达。样本经密度梯度离心和流式抗体标记分离骨髓单核细胞后测序,仅含 1 个文件(GSE206429_series_matrix.txt.gz)。数据可用于分析衰老对骨髓单核细胞转录组的影响,并支撑动脉粥样硬化斑块中平滑肌来源细胞克隆性相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本研究旨在探究年老(18 月龄)与年轻(3 月龄)骨髓来源单核细胞中的基因表达。方法:在冰上使用含 2% 胎牛血清(FBS)的 PBS 冲洗年轻(3 月龄)和年老(18 月龄)小鼠的股骨与胫骨以采集骨髓。使用 Lympholyte(Cedarlane,CL0531)通过密度梯度离心从骨髓中分离细胞。以 1300 g 离心 20 分钟后,从界面收集骨髓细胞,并在无 Ca2+/Mg2+ 的 HBSS 中洗涤。通过 70 µm 尼龙网过滤将细胞解离为单细胞悬液。为分离单核细胞,将骨髓细胞悬液用 Alexa 700 anti-CD3(1:100,BioLegend,100215)、PE-Cy7 anti-CD19(1:100,BioLegend,115520)、FITC anti-CD11b(1:100,BD Pharmingen,553310)和 APC anti-Ly6c 抗体(1

【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:GPL13112、10090。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE206429

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 03 202,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

目的:本研究旨在探究衰老(18月龄)与年轻(3月龄)骨髓来源单核细胞的基因表达。方法:在冰上以含2%胎牛血清(FBS)的PBS冲洗年轻(3月龄)和衰老(18月龄)小鼠的股骨和胫骨以采集骨髓。使用Lympholyte(Cedarlane,CL0531)通过密度梯度离心从骨髓中分离细胞。以1300 g离心20分钟后,从界面收集骨髓细胞,并在无Ca2+/Mg2+的HBSS中洗涤。通过70 µm尼龙网过滤将细胞解离为单细胞悬液。为分离单核细胞,将骨髓细胞悬液在含0.5% FBS的PBS中用Alexa 700抗CD3(1:100,BioLegend,100215)、PE-Cy7抗CD19(1:100,BioLegend,115520)、FITC抗CD11b(1:100,BD Pharmingen,553310)和APC抗Ly6c抗体(1:100,BioLegend,128015)染色30分钟。使用BD FACSAria细胞分选仪分离CD11b+Ly6c+CD3-CD19-单核细胞。提取总RNA,并使用Illumina HiSeq 2000进行bulk RNA-seq。

结果:比较了从老年(18月龄)和年轻(3月龄)小鼠分离的骨髓来源单核细胞的转录组表达谱。结论:两个年龄组之间的基因表达水平存在显著差异。

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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