斑马鱼颅缝建立过程中BMP依赖的细胞动力学

研究整合单细胞转录组、体内表达验证、光转换谱系追踪和斑马鱼颅缝早闭模型,揭示颅骨扩张过程中骨形成的发育转换。数据可用于分析斑马鱼颅缝间充质亚群、成骨细胞谱系及BMP依赖的细胞动态,为肌肉骨骼系统疾病研究提供转录组资源(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL208287955
GSE223147: BMP-dependent cellular dynamics during cranial suture establishment in zebrafish

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

斑马鱼颅缝建立过程中BMP依赖的细胞动力学

BMP-dependent cellular dynamics during cranial suture establishment in zebrafish

该数据集来自NCBI GEO,标题为BMP-dependent cellular dynamics during cranial suture establishment in zebrafish,包含1个文件GSE223147_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据。研究整合单细胞转录组、体内表达验证、光转换谱系追踪和斑马鱼颅缝早闭模型,揭示颅骨扩张过程中骨形成的发育转换。数据可用于分析斑马鱼颅缝间充质亚群、成骨细胞谱系及BMP依赖的细胞动态,为肌肉骨骼系统疾病研究提供转录组资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):颅缝分隔相邻的颅骨,并含有驱动骨生长的骨骼干细胞。一个关键问题是,在颅骨扩张过程中,成骨活动如何被控制以促进骨生长同时防止异常骨融合。在此,我们整合单细胞转录组学、体内表达验证、基于光转换的谱系追踪以及斑马鱼颅缝早闭模型,以揭示颅骨扩张过程中调节骨形成的关键发育转换。除了斑马鱼和小鼠之间脑膜和成骨细胞谱系细胞的保守性之外,对斑马鱼颅骨的单细胞转录组分析揭示了颅缝间充质的独特亚群,这些亚群在颅缝建立过程中经历转录组变化。虽然使用成骨细胞特异性nlsEOS报告基因的谱系追踪显示骨形成主要发生在颅缝边缘,但一个亚群

【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:GPL20828、7955。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=GSE223147

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 11 202,引用时请注意版本时效。

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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

颅缝分隔相邻的颅骨,并含有驱动骨骼生长的骨骼干细胞。一个关键问题是,在颅骨扩张过程中,成骨活性如何被调控以促进骨骼生长,同时防止异常骨融合。本研究整合了单细胞转录组学、体内表达验证、基于光转换的谱系追踪以及斑马鱼颅缝早闭模型,以揭示调控颅骨扩张过程中骨形成的关键发育转变。除了斑马鱼和小鼠之间脑膜及成骨细胞谱系细胞的保守性外,对斑马鱼颅骨的单细胞转录组分析还揭示了颅缝间充质中存在不同的亚群,这些亚群在颅缝建立过程中发生转录组变化。利用成骨细胞特异性nlsEOS报告基因进行的谱系追踪显示,骨形成主要发生在颅缝边缘,而颅缝中部区域的一部分间充质细胞上调了一系列基因,包括BMP拮抗剂(如grem1a)和促血管生成因子。此外,利用grem1a:nlsEOS进行的谱系追踪表明,这一颅缝中部亚群在很大程度上是非成骨性的。

在twist1b; tcf12突变斑马鱼模型中——该模型用于研究Saethre-Chotzen综合征的冠状缝早闭——grem1a+缝中细胞的减少与冠状缝处骨形成调控异常及血管减少相关。此外,对富集于缝中细胞亚群的BMP拮抗剂进行联合突变,会导致缝内BMP信号增强、骨形成调控异常以及缝形态异常。这些数据支持缝中间充质的一个亚群在局部促进BMP拮抗作用、从而确保正常缝形态的功能。

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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