GSE307576:遗传背景与短暂产前维生素A信号干扰决定小鼠气道高反应性易感性 [RNA-Seq]
该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个 RNA-Seq 表达谱文件,对应小鼠气道高反应性(AHR)研究。研究比较 A/J 与 C57BL/6J 小鼠在母体 BMS493 短暂干扰维生素 A/视黄酸信号后,成年期气道平滑肌异常程序与 AHR 的差异,并结合单核多组学识别过度激活 TGFβ 靶标的
![GSE307576: Genetic background and transient prenatal disruption of vitamin A signaling determine susceptibility to airway hyperresponsiveness in mice [RNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146025.jpg)
基本信息
资源简介
GSE307576:遗传背景与短暂产前维生素A信号干扰决定小鼠气道高反应性易感性 [RNA-Seq]
Genetic background and transient prenatal disruption of vitamin A signaling determine susceptibility to airway hyperresponsiveness in mice [RNA-Seq]
该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个 RNA-Seq 表达谱文件,对应小鼠气道高反应性(AHR)研究。研究比较 A/J 与 C57BL/6J 小鼠在母体 BMS493 短暂干扰维生素 A/视黄酸信号后,成年期气道平滑肌异常程序与 AHR 的差异,并结合单核多组学识别过度激活 TGFβ 靶标的间充质细胞亚群。数据可用于探索遗传背景与产前环境暴露交互影响哮喘相关气道表型的表达特征与易感机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 10 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):气道结构改变和高反应性(AHR)是哮喘的标志,受遗传变异和不良暴露的重要影响。虽然宫内环境扰动导致肺发育功能障碍与成人肺部疾病有关,但导致这些出生后异常的发展事件仍知之甚少。在此,我们提供证据表明遗传背景在这一过程中起关键作用。使用以对 AHR 易感性不同而闻名的 A/J 和 C57BL/6J 小鼠,我们显示,当通过母体 BMS493 给药在体内短暂暴露于维生素 A/视黄酸(RA)信号被破坏的宫内环境时,A/J 而非 C57BL/6J 小鼠在成年期发展出异常的气道平滑肌(SM)程序 and AHR。单核多组学分析识别出一个间充质细胞亚群,其过度激活 TGFβ 靶标 i
【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:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307576
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 29 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
气道结构改变和气道高反应性(AHR)是哮喘的标志性特征,其关键性地受到遗传变异和不良暴露的影响。虽然宫内环境扰动导致肺发育功能障碍已被认为与成年期肺部疾病相关,但导致这些出生后异常的发展性事件仍知之甚少。在此,我们提供了遗传背景在这一过程中发挥关键作用的证据。利用已知对AHR具有不同易感性的A/J和C57BL/6J小鼠,我们发现,当通过母体给予BMS493在体内短暂暴露于维生素A/视黄酸(RA)受扰的宫内环境时,A/J小鼠而非C57BL/6J小鼠会形成异常的气道平滑肌(SM)程序并在成年期出现AHR。单核多组学分析鉴定出一个间充质细胞亚群,该亚群在A/J而非C57BL/6J胚胎肺中对BMS作出响应,过度激活TGFβ靶标。
这些细胞定位于气道平滑肌(SM)起始部位,表现出BMS介导的SMAD2/3靶基因的强烈上调,包括SM程序调控因子Pdgfra和Tnc,并且在RA破坏后发生显著转录重编程的情况下仍保持稳定的细胞比例。这些发现确定了激活TGFβ的间充质细胞是响应RA信号的关键微环境,并揭示了遗传背景如何决定对微量营养素扰动的发育易感性,从而对气道功能产生长期影响。
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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