ZFTA-RELA 室管膜瘤小鼠模型广泛血管重塑但无广泛血脑屏障破坏

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE335316

标准获取流程：

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   • 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

背景：ZFTA-RELA室管膜瘤（EPN）是最常见的幕上儿童EPN亚型，与不良临床结局相关。血脑屏障（BBB）是药物有效递送入脑的主要障碍。脑肿瘤可表现出显著的BBB异质性，而ZFTA-RELA EPN中BBB功能的维持程度仍知之甚少。本研究旨在检查ZFTA-RELA EPN小鼠模型（mZRFUS-EPN）的血管结构和BBB状态。方法：我们对内皮和BBB相关标志物进行了免疫染色、紧密连接的透射电子显微镜检查、体内血管渗漏试验，以及对分离的内皮细胞进行单细胞RNA测序，以比较正常脑和mZRFUS-EPN的细胞。结果：mZRFUS-EPN表现出密集、高度分支的血管网络，与广泛的血管生成重塑一致。尽管存在这些血管改变，超微结构分析、BBB标志物表达和体内通透性试验表明，大多数肿瘤相关血管保留了显著的BBB完整性。

单细胞RNA测序鉴定出内皮细胞状态重塑，其特征为跨动脉、静脉和毛细血管内皮群体的炎症激活。mZRFUS-EPN毛细血管内皮细胞富集细胞周期和血管生成尖端细胞基因，与这些肿瘤中的增殖性和血管生成性重塑一致。核心BBB相关转录程序，包括紧密连接基因、转胞吞调节因子、外排转运蛋白和BBB特化转录因子，在肿瘤相关内皮细胞中基本保持。结论：这些发现确定了mZRFUS-EPN中一种独特的神经血管表型，其特征为炎症性和血管生成性内皮重塑，同时BBB相关程序得到大量保留。对儿童EPN中BBB生物学的进一步理解可能为未来的治疗递送策略提供信息。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。