对照与AngII刺激小鼠升主动脉单细胞ATACseq

数据覆盖小鼠升主动脉细胞在AngII输注适应反应中的染色质可及性图谱,可用于研究血管平滑肌细胞在血流动力学压力下的表观遗传调控机制,以及与主动脉瘤和夹层保护相关的转录组与表观组程序(来源 NCBI)

geo
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时间序列分类GPL2424710090
GSE214082: single cell ATACseq of control and AngII challenged mouse ascending aorta

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

对照与AngII刺激小鼠升主动脉单细胞ATACseq

single cell ATACseq of control and AngII challenged mouse ascending aorta

该数据集为对照与AngII刺激小鼠升主动脉的单细胞ATACseq数据,来源于NCBI GEO,包含1个文件(GSE214082_series_matrix.txt.gz)。数据覆盖小鼠升主动脉细胞在AngII输注适应反应中的染色质可及性图谱,可用于研究血管平滑肌细胞在血流动力学压力下的表观遗传调控机制,以及与主动脉瘤和夹层保护相关的转录组与表观组程序(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:当主动脉细胞处于应激状态(如血流动力学压力增加)时,它们通过改变功能来适应环境,使主动脉维持其强度。为理解这种适应性反应的调控,我们检查了主动脉平滑肌细胞(SMCs)在血管紧张素II(AngII)输注适应反应中的转录组和表观基因组程序,并确定了其在预防主动脉瘤和夹层中的重要性。方法与结果:在野生型小鼠中,AngII输注增加了胸主动脉的中膜厚度。单细胞RNA测序分析揭示了胸主动脉SMCs的适应性反应,其特征是参与伤口愈合、弹性蛋白和胶原产生、增殖、迁移、细胞骨架组织、细胞-基质黏着斑以及AKT和TGF-β信号传导的基因上调。进一步

【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=GSE214082

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 05 202,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

目的:当主动脉细胞处于应激状态时,例如血流动力学压力增加,它们通过改变功能来适应环境,使主动脉得以维持其强度。为理解这一适应性反应的调控机制,我们研究了血管紧张素II(AngII)输注适应性反应期间主动脉平滑肌细胞(SMCs)的转录组学和表观基因组学程序,并确定了其在预防主动脉瘤和夹层中的重要性。方法与结果:在野生型小鼠中,AngII输注增加了胸主动脉的中膜厚度。单细胞RNA测序分析揭示了胸主动脉SMCs的适应性反应,其特征为参与伤口愈合、弹性蛋白和胶原蛋白生成、增殖、迁移、细胞骨架组织、细胞-基质黏着斑以及AKT和TGF-β信号传导的基因上调。

进一步的转座酶可及性染色质单细胞测序(scATAC-seq)分析显示,适应性基因调控区域的染色质可及性增加,并揭示机械传感器YAP/TEADs是驱动这些基因转录本(如Lox、Col5a2和Tgfb2)丰度增加的首要候选转录复合体。在培养的人主动脉平滑肌细胞(SMC)中,周期性牵张激活了YAP,后者直接结合于适应性基因(如Lox)的调控区域并增加其转录本丰度。最后,小鼠SMC特异性Yap缺失削弱了SMC中的这一适应性反应,导致主动脉瘤和夹层发生率增加,并呈破裂增加趋势。结论:主动脉应力触发胸主动脉SMC中适应性反应(如伤口愈合、增殖和基质组织化)的系统性表观遗传诱导,该反应依赖于功能性生物力学信号转导(如YAP信号)。我们的研究强调了适应性反应在维持主动脉稳态和预防

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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