单细胞多组学揭示椎间盘退变中H3K27me3重塑及再生干预意义(TChIC)

该数据集来自NCBI GEO,标题为单细胞多组学揭示椎间盘退变中H3K27me3重塑及再生干预意义(TChIC),包含1个文件GSE285151_series_matrix.txt.gz,属于表达谱分析类高通量测序数据

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基因组GPL330539615
GSE285151: Single-cell multi-omics defines H3K27me3 remodelling in intervertebral disc degeneration with implications for regenerative intervention (TChIC)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

单细胞多组学揭示椎间盘退变中H3K27me3重塑及再生干预意义(TChIC)

Single-cell multi-omics defines H3K27me3 remodelling in intervertebral disc degeneration with implications for regenerative intervention (TChIC)

该数据集来自NCBI GEO,标题为单细胞多组学揭示椎间盘退变中H3K27me3重塑及再生干预意义(TChIC),包含1个文件GSE285151_series_matrix.txt.gz,属于表达谱分析类高通量测序数据。数据聚焦椎间盘退变这一慢性下背痛主因,涉及关键发育线索及其在退变中的调控作用,可用于研究H3K27me3重塑与再生干预策略(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):利用关键发育线索并细化其在退变中的调控作用,是理解和治疗椎间盘(IVD)退变——慢性下背痛的主要原因——的一种有前景的策略。在此,我们聚焦于脊索

【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:GPL33053、9615。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE285151

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 09 202,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

利用关键发育线索并优化其在退变中的调控作用,是理解和治疗椎间盘(IVD)退变——慢性下腰痛的主要原因——的一种有前景的策略。在此,我们聚焦于脊索细胞(NCs),其起源于胚胎脊索并存在于发育中的髓核内。这些具有明显空泡特征的细胞表现出强大的再生效应,并为新的治疗方法带来了希望。犬类与人类一样,也遭受IVD退变的影响。随着IVD的成熟和退变,NCs被较小的非空泡髓核细胞(NPCs)所取代。研究采用犬作为模型,通过研究三个阶段的髓核组织(即幼年、年轻成年和退变阶段),在单细胞水平上捕捉驻留细胞的异质性。在此,我们将转录组数据与单细胞水平的抑制性组蛋白H3赖氨酸27三甲基化(H3K27me3)图谱相结合,以评估在这一IVD退变相关细胞表型转变过程中染色质状态和基因表达的变化。

参与IVD发育和稳态的关键基因(如brachyury(TBXT))的H3K27me3富集,与在犬和人IVD中观察到的衰老和退变过程中的衰减相一致。本研究进一步证明,消除抑制性组蛋白修饰,结合CRISPR介导的基因反式激活,可增强来源于退变老化椎间盘的人NPCs中TBXT基因的表达。我们的发现强调了通过单细胞组学获得的广泛见解如何能够识别关键的细胞线索,从而可能使退变的NPCs恢复更健康的表型。

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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