GSE260707:非经典Wnt信号与Notum介导气管发育间充质凝聚时间动态研究

该数据集来自NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,围绕气管发育中间充质凝聚的时间动态展开,聚焦Notum与非经典Wnt信号(含Wnt5a)在气管软骨形成中的调控作用

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GSE260707: Unveiling the Temporal Dynamics of Mesenchymal Condensations in Tracheal Development through Non-Canonical Wnt Signaling and Notum

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

GSE260707:非经典Wnt信号与Notum介导气管发育间充质凝聚时间动态研究

Unveiling the Temporal Dynamics of Mesenchymal Condensations in Tracheal Development through Non-Canonical Wnt Signaling and Notum

该数据集来自NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,围绕气管发育中间充质凝聚的时间动态展开,聚焦Notum与非经典Wnt信号(含Wnt5a)在气管软骨形成中的调控作用。源站描述涉及Notum缺失导致软骨生成延迟与气管狭窄、Wnt5a间充质缺失引起软骨生成提前,以及离体培养中化学抑制非经典Wnt通路的实验。数据可用于研究气管软骨发育的转录表达变化及Wnt信号相关调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):气管对于将空气正常输送至肺部进行气体交换至关重要。频繁发生的先天性气管畸形会影响软骨,导致呼吸周期中中央气道塌陷。我们已经证明,Notum是一种Wnt配体脱酰酶,可减弱Wnt信号通路的经典分支,是软骨性间充质凝聚所必需的。在Notum缺陷的气管中,软骨生成延迟,气管狭窄。目前尚不清楚Notum是否减弱非经典Wnt信号。值得注意的是,在间充质中删除非经典Wnt5a配体后,我们观察到气管软骨生成提前。我们假设Notum和Wnt5a是介导间充质凝聚及时形成所必需的,从而产生气管软骨。气管组织的离体培养表明,化学抑制Wnt非经典通路

【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:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE260707

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 30 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

气管对于将空气正常输送至肺部以进行气体交换至关重要。常见的先天性气管畸形会影响软骨,导致呼吸周期中中心气道塌陷。我们已经证明,Notum作为一种Wnt配体脱酰酶,可减弱Wnt信号通路的经典分支,并且是软骨性间充质凝聚所必需的。在Notum缺陷的气管中,软骨生成延迟,气管狭窄。目前尚不清楚Notum是否减弱非经典Wnt信号。值得注意的是,在间充质中缺失非经典Wnt5a配体后,我们观察到气管软骨生成提前。我们假设Notum和Wnt5a是介导间充质凝聚及时形成所必需的,从而产生气管软骨。气管组织的离体培养显示,化学抑制Wnt非经典通路可促进凝聚提前,而抑制Notum则导致凝聚延迟。此外,非经典Wnt诱导可阻止软骨性间充质凝聚的形成。

另一方面,在间充质Wnt5a缺失的情况下,软骨母细胞之间的细胞-细胞相互作用增强。通过对Wnt5a和Notum缺陷气管中的基因表达进行无偏分析,我们检测到在Wnt5a突变体中,对软骨形成和细胞外基质形成至关重要的基因的mRNA在E11.5时上调。该表达谱支持在Wnt5a和Notum缺陷气管中观察到的提前和延迟的软骨形成。我们得出结论,Notum和Wnt5a通过协调及时的软骨形成,对于正常的气管软骨模式形成是必需的。因此,这些研究揭示了气管先天性异常背后的分子机制。

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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