BCR-ABL1抑制剂降低胆固醇与动脉粥样硬化并在转化小鼠模型中激活凝血

该数据集来自NCBI GEO,标题为BCR-ABL1抑制剂降低胆固醇与动脉粥样硬化并在转化小鼠模型中激活凝血,属于肿瘤/白血病分类

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基因组分类GPL1905710090
GSE103908: BCR-ABL1 inhibitors decrease cholesterol and atherosclerosis, and activate coagulation in a translational mouse model

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

BCR-ABL1抑制剂降低胆固醇与动脉粥样硬化并在转化小鼠模型中激活凝血

BCR-ABL1 inhibitors decrease cholesterol and atherosclerosis, and activate coagulation in a translational mouse model

该数据集来自NCBI GEO,标题为BCR-ABL1抑制剂降低胆固醇与动脉粥样硬化并在转化小鼠模型中激活凝血,属于肿瘤/白血病分类。源站描述指出,第二代和第三代BCR-ABL1酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)会增加慢性髓性白血病(CML)患者的心血管风险,研究在动脉粥样硬化转化模型APOE3*Leiden.CETP小鼠中考察TKI诱导血管不良反应的多因素过程。数据集包含1个文件(GSE103908_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱、GPL19057平台和小鼠物种10090,可用于分析TKI相关血管效应的基因表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 15 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:第二代和第三代BCR-ABL1酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)治疗会增加慢性髓性白血病(CML)患者的心血管风险。我们在动脉粥样硬化转化模型APOE3*Leiden.CETP小鼠中研究了TKI诱导血管不良反应的多因素过程。

【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:GPL19057、10090。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE103908

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 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
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数据说明

目的:使用第二代和第三代BCR-ABL1酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)治疗会增加慢性髓性白血病(CML)患者的心血管风险。我们在动脉粥样硬化的转化模型——APOE3*Leiden.CETP小鼠中,研究了TKI诱导血管不良反应的多因素过程。方法与结果:小鼠接受十六周治疗,分别给予伊马替尼(150 mg/kg,每日两次)、尼洛替尼(10和30 mg/kg,每日一次)或帕纳替尼(3和10 mg/kg,每日一次),使药物暴露量与CML患者相似。在整个研究过程中分析心血管危险因素,并进行动脉粥样硬化的组织病理学分析和肝脏的转录组分析。伊马替尼和帕纳替尼降低了血浆胆固醇(伊马替尼,-69%,P<0.001;帕纳替尼3 mg/kg,-37%,P<0.001;帕纳替尼10 mg/kg,-44%,P<0.001)和动脉粥样硬化病变面积(伊马替尼,-78%,P<0.001;帕纳替尼3 mg/kg,-52%,P=0.014;帕纳替尼10 mg/kg,-48%,P=0.001),而尼洛替尼对这些指标无影响。此外,伊马替尼增加了斑块稳定性。

基因表达和通路分析预测,帕纳替尼可能通过不利影响接触激活(内源性)和组织因子(外源性)途径中的凝血因子,导致促凝血状态。帕纳替尼使血浆中的凝血因子VII增加,而尼洛替尼则使FVIIa增加。结论:伊马替尼显示出有益的心血管风险特征,而尼洛替尼和帕纳替尼通过诱导促血栓形成状态增加心血管风险。

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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