表观遗传代谢物脂质纳米颗粒经骨髓重编程缓解静脉血栓

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个高通量测序表达谱文件,围绕表观遗传代谢物脂质纳米颗粒(ITA-LNPs)经骨髓重编程缓解静脉血栓的研究

geo
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基因组分类GPL2149310090
GSE283897: Epigenetic metabolite lipid nanoparticles alleviate venous thrombosis via bone marrow reprogramming

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

表观遗传代谢物脂质纳米颗粒经骨髓重编程缓解静脉血栓

Epigenetic metabolite lipid nanoparticles alleviate venous thrombosis via bone marrow reprogramming

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个高通量测序表达谱文件,围绕表观遗传代谢物脂质纳米颗粒(ITA-LNPs)经骨髓重编程缓解静脉血栓的研究。数据可用于分析 ITA-LNPs 靶向骨髓中性粒细胞后对炎症相关基因表达的影响,支撑免疫血栓形成机制与凝血级联非依赖性抗血栓策略的探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):靶向凝血级联是血栓治疗的主要手段。抗凝治疗最常见的并发症之一是显著出血风险,可能导致住院。近期关于免疫血栓形成(即炎症相关血栓形成)的研究提出,髓系细胞尤其是中性粒细胞通过中性粒细胞胞外诱捕网(NETosis)和炎症通路激活积极参与血栓形成。在此,我们开发了具有不依赖凝血级联作用、靶向中性粒细胞以缓解静脉血栓的脂质纳米颗粒(LNPs)。单次静脉注射携带免疫调节代谢物衣康酸(ITA)的 LNPs(ITA-LNPs)靶向超过 90% 的骨髓驻留中性粒细胞,但不靶向巨噬细胞或 T 淋巴细胞。ITA-LNPs 显著减轻培养的中性粒细胞和巨噬细胞中的炎症并改善存活

【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:GPL21493、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=GSE283897

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 25 202,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

靶向凝血级联反应是血栓治疗的主要策略。抗凝治疗最常见的并发症之一是显著出血风险,可能导致住院。近年来关于免疫血栓形成(即炎症相关血栓形成)的研究提出,髓系细胞,尤其是中性粒细胞,通过中性粒细胞胞外诱捕网(NETosis)和炎症通路的激活积极参与血栓形成。在此,我们开发了具有不依赖凝血级联反应作用的脂质纳米颗粒(LNPs),靶向中性粒细胞以减轻静脉血栓形成。单次静脉注射携带免疫调节代谢物衣康酸(ITA)的LNPs(ITA-LNPs)靶向超过90%的骨髓驻留中性粒细胞,但不靶向巨噬细胞或T淋巴细胞。ITA-LNPs显著减轻培养中性粒细胞和巨噬细胞中的炎症,并改善内毒素血症小鼠模型的生存率。在深静脉血栓形成的下腔静脉结扎模型中测试时,与对照LNPs(Ctrl-LNPs)相比,ITA-LNPs减小了血栓的大小和重量。

此外,注射ITA-LNPs的小鼠血栓中中性粒细胞浸润显著减少,NETosis及白细胞介素-1β(IL-1β)表达下降。有趣的是,其机制之一是组蛋白H4K12ac去乙酰化,导致染色质浓缩以及炎症基因和参与DNA损伤反应的转录因子的转录抑制。最后,我们发现ITA-LNPs在止血方面是安全的,并且在体内既不靶向也不激活血小板。总之,我们的工作探索了一种具有表观遗传作用模式的LNP技术,作为抗免疫血栓治疗,可在不增加出血风险的情况下改善临床结局。

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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