回顾性分析揭示肺血管周细胞的早期起源与发育 [MeD-seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE268412),采用基于细菌 DNA 胞嘧啶甲基转移酶 Dcm 与 RNA 聚合酶 II 融合的 DCM-TM 细胞示踪技术,在妊娠特定时间点激活 Dox 诱导的 Dcm-PolII 融合蛋白,对活跃基因进行甲基化标记,并在后续时间点分析表观遗传标记基因,以回顾

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基因组GPL1702110090
GSE268412: Retrospective analysis reveals the early origin and development of pulmonary perivascular cells [MeD-seq]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

回顾性分析揭示肺血管周细胞的早期起源与发育 [MeD-seq]

Retrospective analysis reveals the early origin and development of pulmonary perivascular cells [MeD-seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE268412),采用基于细菌 DNA 胞嘧啶甲基转移酶 Dcm 与 RNA 聚合酶 II 融合的 DCM-TM 细胞示踪技术,在妊娠特定时间点激活 Dox 诱导的 Dcm-PolII 融合蛋白,对活跃基因进行甲基化标记,并在后续时间点分析表观遗传标记基因,以回顾性追踪肺血管周细胞的早期起源与发育。数据包含 1 个文件(GSE268412_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序甲基化谱分析,可用于研究肺血管周细胞在肺发育及相关疾病中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺血管系统与气道紧密关联发育,该网络通过内皮细胞与周围间充质细胞(即周细胞)之间的相互作用而扩张。新出现的证据表明,周细胞在先天性膈疝和慢性阻塞性肺疾病等多种肺部疾病中发挥重要作用。然而,周细胞的表征仍具挑战性,阻碍了对其在肺发育和疾病中确切作用的理解。因此,我们使用了一种基于细菌 DNA 胞嘧啶甲基转移酶(Dcm)与 RNA 聚合酶 II 融合(DCM-TM)的新型细胞示踪技术来甲基化活跃基因。多西环素诱导的 Dcm-PolII 融合蛋白在妊娠期间特定时间点被激活,而表观遗传标记的基因在后续时间点被分析。这种回顾性细胞示踪

【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:GPL17021、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=GSE268412

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 06 202,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

肺血管系统的发育与气道密切相关,该网络通过内皮细胞与周围间充质细胞(即周细胞)之间的相互作用而扩展。新出现的证据表明,周细胞在多种肺部疾病中发挥重要作用,如先天性膈疝和慢性阻塞性肺疾病。然而,周细胞的表征仍具有挑战性,阻碍了我们对其在肺发育和疾病中确切作用的理解。因此,我们采用了一种基于细菌DNA胞嘧啶甲基转移酶(Dcm)与RNA聚合酶II融合(DCM-TM)的新型细胞示踪技术来甲基化活跃基因。多西环素诱导型Dcm-PolII融合蛋白在妊娠特定时间点被激活,而在较晚时间点对表观遗传标记的基因进行分析。这种回顾性细胞示踪与单细胞RNA测序相结合,在单细胞水平追踪小鼠肺周细胞的发育。这揭示了血管周围祖细胞向周细胞和血管平滑肌细胞分化的路径。

时间分析揭示了周细胞分化过程中动态的基因表达谱,突出了对肺血管发育至关重要的通路。进一步分析显示了周细胞祖细胞与成熟周细胞之间复杂的信号相互作用,并且我们验证了MCAM是真正的肺周细胞标志物。我们的发现挑战了关于周细胞起源的传统观点,并强调了在发育和疾病背景下准确识别周细胞的重要性。总体而言,本研究增进了我们对肺周细胞个体发生和分化的理解,为其作为周细胞相关肺疾病治疗靶点的潜力提供了见解。

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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