健康小鼠主动脉中膜血管平滑肌细胞单细胞RNA测序数据集

该数据集为健康小鼠正常主动脉中膜血管平滑肌细胞的单细胞RNA测序数据,包含1个文件(GSE194173_series_matrix.txt.gz),来源于NCBI GEO

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时间序列分类GPL2424710090
GSE194173: Single-cell RNA sequencing of medial vascular smooth muscle cells of normal aorta from healthy mouse

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

健康小鼠主动脉中膜血管平滑肌细胞单细胞RNA测序数据集

Single-cell RNA sequencing of medial vascular smooth muscle cells of normal aorta from healthy mouse

该数据集为健康小鼠正常主动脉中膜血管平滑肌细胞的单细胞RNA测序数据,包含1个文件(GSE194173_series_matrix.txt.gz),来源于NCBI GEO。数据可用于解析健康动脉中VSMC亚群的转录组多样性、分化状态与发育异质性,并识别高表达Rgs5的独立亚群,为研究血管稳态维持及血管重塑机制提供基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):血管平滑肌细胞(VSMC)亚群与血管疾病和损伤修复相关,已在健康血管和动脉粥样硬化谱中被描述。然而,与血管稳态相关的VSMC亚群是否存在于健康动脉中,以及它们在血管重塑中的性质和命运仍不清楚。在这里,我们使用单细胞RNA测序(scRNA-seq)以无偏方式检测VSMC功能异质性,结果表明健康动脉中的VSMC亚群呈现转录组多样性,且每个亚群内分化状态和发育存在显著异质性。值得注意的是,我们检测到一个独立的VSMC亚群,其高表达G蛋白信号调节因子5(Rgs5),与……相比,上调了与抑制细胞增殖和细胞骨架构建相关的基因。

【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:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE194173

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 03 202,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

血管平滑肌细胞(VSMC)亚群与血管疾病及损伤修复相关,已在健康血管和动脉粥样硬化特征中被描述。然而,与血管稳态相关的VSMC亚群是否存在于健康动脉中,以及它们在血管重塑中的性质和命运如何,仍不清楚。在此,我们利用单细胞RNA测序(scRNA-seq)以无偏倚的方式检测VSMC的功能异质性,结果表明健康动脉中的VSMC亚群呈现转录组多样性,且各亚群内分化状态和发育存在显著异质性。值得注意的是,我们检测到一个独立的VSMC亚群,其高表达G蛋白信号调节因子5(Rgs5),与一般亚群相比上调了与抑制细胞增殖和细胞骨架构建相关的基因,且主要富集于降主动脉。此外,在新内膜形成、腹主动脉瘤和动脉粥样硬化的血管组织中,Rgs5+ VSMC的比例显著降低或几乎消失。

对Rgs5+ VSMC亚群的特定时空特征分析表明,该亚群与血管稳态相关。综上所述,我们的分析识别了健康动脉中VSMC亚群的稳态相关转录特征,这在一定程度上可能解释区域血管对动脉粥样硬化的抵抗力。

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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