PRJNA922105:血管平滑肌细胞PRDM16缺失加重腹主动脉瘤

该数据集来自 NCBI,围绕腹主动脉瘤(AAA)中 PRDM16 的作用展开。源站描述显示,研究者通过 RNA-seq 分析发现,在无病理刺激的正常饲养条件下,血管平滑肌细胞特异性 Prdm16 敲除小鼠的腹主动脉已出现细胞外基质重塑和炎症相关基因表达的广泛改变;人类 AAA 病灶中 PRDM16

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA922105: PRDM16 Deficiency in Vascular Smooth Muscle Cells Aggravates Abdominal Aortic Aneurysm

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA922105:血管平滑肌细胞PRDM16缺失加重腹主动脉瘤

该数据集来自 NCBI,围绕腹主动脉瘤(AAA)中 PRDM16 的作用展开。源站描述显示,研究者通过 RNA-seq 分析发现,在无病理刺激的正常饲养条件下,血管平滑肌细胞特异性 Prdm16 敲除小鼠的腹主动脉已出现细胞外基质重塑和炎症相关基因表达的广泛改变;人类 AAA 病灶中 PRDM16 表达较低。数据主题为转录组或基因表达,可用于研究 PRDM16 在腹主动脉瘤发病机制中的功能及相关基因表达变化(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):腹主动脉瘤(AAA)通常无症状,直至发生危及生命的并发症,主要涉及主动脉破裂。目前尚无药物疗法,主要原因是人们对 AAA 发病机制了解有限。转录调节因子 PR 结构域蛋白 16(PRDM16)在主动脉中高表达,但其在主动脉中的功能在很大程度上未知。通过 RNA-seq 分析,我们发现血管平滑肌细胞特异性(VSMC 特异性)Prdm16 敲除(Prdm16SMKO)小鼠在无任何病理刺激的正常饲养条件下,腹主动脉中与细胞外基质(ECM)重塑和炎症相关的基因表达已出现广泛变化。人类 AAA 病灶显示较低的 PRDM16 表达。向腹主动脉肾上区域应用外膜周围弹性蛋白酶加重了 A

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA922105

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

腹主动脉瘤(AAA)通常无症状,直至发生危及生命的并发症,主要涉及主动脉破裂。目前尚无药物治疗方法,主要原因是人们对AAA发病机制的认识有限。转录调节因子PR结构域蛋白16(PRDM16)在主动脉中高表达,但其在主动脉中的功能在很大程度上尚不清楚。通过RNA-seq分析,我们发现血管平滑肌细胞特异性(VSMC特异性)Prdm16敲除(Prdm16SMKO)小鼠在无任何病理刺激的正常饲养条件下,其腹主动脉中与细胞外基质(ECM)重塑和炎症相关的基因表达已出现广泛改变。人类AAA病变显示PRDM16表达降低。向腹主动脉肾上段周围应用弹性蛋白酶可加重Prdm16SMKO小鼠的AAA形成。在AAA发展过程中,VSMC因内在和环境变化(包括炎症和ECM重塑)而发生凋亡。Prdm16缺陷促进VSMC中的炎症和凋亡。

解整合素和金属蛋白酶12(ADAM12)是一种明胶酶,可降解多种细胞外基质(ECM)。我们发现ADAM12是PRDM16转录抑制的靶点。敲低Adam12可逆转Prdm16缺失诱导的血管平滑肌细胞(VSMC)凋亡。我们的研究表明,VSMC中PRDM16缺失促进ADAM12表达并加重腹主动脉瘤(AAA)形成,这可能为AAA治疗提供潜在靶点。总体设计:Prdm16flox/flox小鼠(库存编号024992)和Myh11-CreERT2小鼠(库存编号019079)购自杰克逊实验室,并回交至C57BL/6背景。将Prdm16flox/flox小鼠与Myh11-CreERT2小鼠(Y染色体上携带CreER盒)杂交,以生成VSMC特异性Prdm16敲除(Prdm16SMKO)小鼠。对8至10周龄雄性小鼠以玉米油配制他莫昔芬(75 mg/kg/天)连续处理5次

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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