GSE298939:小鼠和人脑血管周围巨噬细胞通过cMAF依赖转录程序调控内皮细胞功能[RNA-seq主动脉]

研究聚焦脑血管周围巨噬细胞,通过单细胞多组学和功能实验鉴定cMAF为关键转录因子,并揭示其通过IGF1调控内皮细胞功能;在阿尔茨海默病中,人血管周围巨噬细胞上调cMAF和IGF1

geo
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基因组分类GPL3429010090
GSE298939: Brain perivascular macrophages regulate endothelial cell function via a cMAF-dependent transcriptional program in mouse and human [RNA-seq Aorta]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE298939:小鼠和人脑血管周围巨噬细胞通过cMAF依赖转录程序调控内皮细胞功能[RNA-seq主动脉]

Brain perivascular macrophages regulate endothelial cell function via a cMAF-dependent transcriptional program in mouse and human [RNA-seq Aorta]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE298939_series_matrix.txt.gz),主题为表达谱分析(高通量测序),物种为小鼠(10090),平台为GPL34290。研究聚焦脑血管周围巨噬细胞,通过单细胞多组学和功能实验鉴定cMAF为关键转录因子,并揭示其通过IGF1调控内皮细胞功能;在阿尔茨海默病中,人血管周围巨噬细胞上调cMAF和IGF1。数据可用于探索脑血管周围巨噬细胞的转录调控机制及其在神经系统疾病中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脑血管周围巨噬细胞维持脑生理功能,但其转录调控因子以及在健康和疾病中的功能仍不清楚。利用单细胞多组学和功能实验,我们鉴定cMAF为脑血管周围巨噬细胞的关键转录因子。条件性敲除cMAF会破坏血管周围巨噬细胞的表型,而不影响小胶质细胞。在功能上,cMAF驱动血管周围巨噬细胞中IGF1的表达,使其能够与内皮细胞通讯。一致地,血管周围巨噬细胞中敲除cMAF会导致脑动脉的转录改变,影响血管功能。值得注意的是,cMAF成为人血管周围巨噬细胞的主要转录因子,提示该转录模块的保守性。在阿尔茨海默病(AD)期间,人血管周围巨噬细胞上调cMAF和IGF1以增强

【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:GPL34290、10090。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE298939

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 15 202,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

脑周血管巨噬细胞维持着脑的生理功能,然而其转录调控因子以及在健康和疾病状态下的功能仍不清楚。我们运用单细胞多组学和功能实验,鉴定出cMAF是脑周血管巨噬细胞的关键转录因子。条件性敲除cMAF会破坏周血管巨噬细胞的表型,而不影响小胶质细胞。在功能上,cMAF驱动周血管巨噬细胞中IGF1的表达,使其能够与内皮细胞进行通讯。与此一致的是,在周血管巨噬细胞中敲除cMAF会引起脑动脉的转录改变,从而影响血管功能。值得注意的是,cMAF成为人类周血管巨噬细胞的主要转录因子,提示这一转录模块具有保守性。在阿尔茨海默病(AD)中,人类周血管巨噬细胞上调cMAF和IGF1以增强与血管细胞的通讯,而这一反应在APOE4携带者中被消除。最后,我们研究了一个尚未被表征的cMAF多态性,提供了cMAF程序对AD具有保护作用的证据。

靶向血管周围巨噬细胞中的cMAF可能为神经退行性疾病和脑血管疾病提供新的治疗策略。

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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