GSE270200:中枢神经系统血管床体内内皮细胞翻译组比较分析(Cdh5)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为中枢神经系统血管床体内内皮细胞翻译组的比较分析(Cdh5),包含 1 个文件(GSE270200_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247

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基因组分类GPL2424710090
GSE270200: Comparative Analysis of In vivo Endothelial Cell Translatomes Across Central Nervous System Vascular Beds (Cdh5)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

GSE270200:中枢神经系统血管床体内内皮细胞翻译组比较分析(Cdh5)

Comparative Analysis of In vivo Endothelial Cell Translatomes Across Central Nervous System Vascular Beds (Cdh5)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为中枢神经系统血管床体内内皮细胞翻译组的比较分析(Cdh5),包含 1 个文件(GSE270200_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。源站描述聚焦眼内视网膜与脉络膜血管床的形态和功能差异,以及体内分离纯化眼内皮细胞进行大规模转录组研究的困难。数据可用于研究不同血管床内皮细胞的分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):内皮细胞(ECs)表现出器官和组织特异性异质性。在眼中,视网膜和脉络膜血管床是不同的网络,具有不同的形态和功能特征,前者代表紧密屏障,后者为可渗透的窗孔化血管系统。鉴于视网膜健康关键依赖于这些血管床的功能,且其功能障碍涉及多种视网膜疾病,因此从分子层面理解这些不同血管系统的生理和病理生理特征至关重要。由于它们散布于实质细胞之间,体内研究 EC 基因表达一直受限于难以分离足够数量的纯眼 EC 群体以进行大规模转录组学。为应对这一挑战,我们提出了一种方法学和

【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:GPL24247、10090。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE270200

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 02 202,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

内皮细胞(ECs)表现出器官和组织特异性异质性。在眼中,视网膜和脉络膜血管床是不同的网络,具有不同的形态和功能特征,前者代表紧密屏障,后者为可渗透的有孔血管系统。鉴于视网膜健康关键依赖于这些血管床的功能,且其功能障碍涉及多种视网膜疾病,因此在分子水平上理解这些不同血管系统的生理和病理生理特征至关重要。鉴于其在实质细胞中穿插的解剖分布,体内EC基因表达研究一直受到难以分离足够数量纯眼部EC群体用于大规模转录组学的阻碍。

为应对这一挑战,我们提出了一种方法学和分析工作流程,以促进使用Cre诱导型NuTRAP flox构建体和两种广泛使用的内皮cre小鼠品系(组成型Tie2-Cre和他莫昔芬诱导型Cdh5-CreERT2)从脉络膜、视网膜和脑中分离的体内EC翻译组进行组织间比较,这两种品系表达EGFP和mCherry标签,用于细胞特异性分离细胞核和核糖体。在每个模型中,TRAP-RNAseq富集(TRAP翻译组与输入转录组)的组织间比较显示组织特异性基因富集,并具有差异性的通路代表性。对于每个小鼠模型,EC翻译组的组织间比较(脉络膜与脑、脉络膜与视网膜、脑与视网膜)显示,在三组配对比较中,差异表达基因(DEG)的重叠度超过50%,且每个组织具有差异性的通路代表性。在视网膜、脉络膜和脑中,Cdh5-NT与Tie2-NT比较中DEG的通路分析预测髓系细胞功能和活化相关过程受到抑制,这与Cdh5-NT相比t

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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