主动脉内膜巨噬细胞防止湍流区域血管内血栓形成

研究聚焦主动脉内膜驻留巨噬细胞(MacAIRs),这类细胞存在于湍流区域的血管内壁,与内皮共享管腔面,转录上区别于其他巨噬细胞,且由出生后即刻从动脉导管迁移而来的确定性造血谱系前体播种

geo
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基因组分类GPL2110310090
GSE161787: Aorta intimal macrophages prevent the formation of intravascular clots in regions of turbulent flow

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

主动脉内膜巨噬细胞防止湍流区域血管内血栓形成

Aorta intimal macrophages prevent the formation of intravascular clots in regions of turbulent flow

该数据集来自 NCBI GEO(GSE161787),包含 1 个文件(GSE161787_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 GPL21103。研究聚焦主动脉内膜驻留巨噬细胞(MacAIRs),这类细胞存在于湍流区域的血管内壁,与内皮共享管腔面,转录上区别于其他巨噬细胞,且由出生后即刻从动脉导管迁移而来的确定性造血谱系前体播种。数据可用于探索 MacAIRs 的转录特征及其在防止血管内血栓形成中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):血管内皮细胞与造血细胞在发育过程中即建立密切关系,并不断扩展出旨在维持成年机体稳态的新功能。在此,我们报道了一群主动脉内膜驻留巨噬细胞(MacAIRs),它们是主动脉内壁(内膜)湍流区域的永久特征,并与内皮共享管腔表面。研究发现,MacAIRs 在转录上与其他巨噬细胞不同,且在无病理情况下与内皮紧密相关。谱系追踪分析表明,成年 MacAIRs 来源于确定性造血谱系前体,这些前体在出生后即刻从动脉导管迁移并播种于湍流区域,包括主动脉弓的小弯侧和 br

【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:GPL21103、10090。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE161787

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 27 202,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

血管内皮细胞与造血细胞之间存在着密切的关系,这种关系始于发育阶段,但不断扩展,涵盖了旨在维持成体生物体内稳态的新功能。在此,我们报道了一群主动脉内膜驻留巨噬细胞(MacAIRs),它们是主动脉内壁(内膜)湍流区域的一个永久性特征,并与内皮细胞共享管腔表面。研究发现,MacAIRs在转录水平上与其他巨噬细胞不同,并且在无病理状态下与内皮细胞紧密相关。谱系追踪分析表明,成体MacAIRs来源于确定性造血谱系前体细胞,这些前体细胞从动脉导管迁移而来,在出生后立即定植于主动脉的湍流区域,包括主动脉弓的小弯侧和分支开口处。这些主动脉驻留巨噬细胞通过直接的细胞自我更新进行扩增,并在衰老的主动脉中继续生长,进而定植于层流区域。MacAIRs的结合在很大程度上依赖于内皮ICAM的表达,后者与巨噬细胞上的CD11c相互作用。

CD11c的基因缺失显著损害了MacAIRs与内皮细胞的锚定。为阐明该巨噬细胞群体的生物学意义,我们采用双白喉毒素诱导的清除系统,在成年小鼠中有效清除了MacAIRs。利用该模型,我们发现MacAIRs的缺失导致纤维蛋白进行性积聚和微血栓形成,这些微血栓一旦脱落,可导致血管阻塞和器官衰竭。事实上,经遗传介导清除MacAIRs的动物中有40%在清除后2周内死亡,提示这些巨噬细胞是清除湍流血流区域纤维蛋白沉积所必需的。这些发现推进了我们对血管内皮细胞如何从与巨噬细胞的这种独特相互作用中获益以控制止血的认识,pr

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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