凝血酶受体刺激的血管平滑肌细胞向稳定斑块纤维帽相关状态转变的界定
数据围绕凝血酶受体刺激下血管平滑肌细胞向稳定斑块纤维帽相关状态的转变,利用谱系追踪小鼠动脉的单细胞 RNA 测序图谱,识别出共表达收缩基因、细胞外基质成分(包括纤维状胶原和弹性蛋白)与 NOTCH3 的疾病特异性 VSMC 状态,可用于研究动脉粥样硬化斑块稳定化相关的细胞转变与调控机制(来源 NCB

基本信息
资源简介
凝血酶受体刺激的血管平滑肌细胞向稳定斑块纤维帽相关状态转变的界定
Delineation of a thrombin receptor-stimulated vascular smooth muscle cell transition to a plaque-stabilising fibrous cap-associated state
该数据集来自 NCBI GEO(GSE274572),包含 1 个文件(GSE274572_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及 Other、GPL24247 与 9606。数据围绕凝血酶受体刺激下血管平滑肌细胞向稳定斑块纤维帽相关状态的转变,利用谱系追踪小鼠动脉的单细胞 RNA 测序图谱,识别出共表达收缩基因、细胞外基质成分(包括纤维状胶原和弹性蛋白)与 NOTCH3 的疾病特异性 VSMC 状态,可用于研究动脉粥样硬化斑块稳定化相关的细胞转变与调控机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 12 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:血管平滑肌细胞(VSMCs)在动脉粥样硬化斑块中积聚并表现出显著的表型可塑性,既促进斑块生长也促进斑块稳定。稳定斑块的纤维帽富含 VSMC 来源细胞,但调控纤维帽形成的细胞转变与调控机制仍不清楚。我们旨在阐明与这一关键过程相关的 VSMC 表型转变。方法与结果:对斑块发育过程中的谱系追踪 VSMC 进行定位,揭示 VSMC 在纤维帽形成之前即已进入。利用来自动脉粥样硬化和急性损伤小鼠动脉的谱系追踪 VSMC 的单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)图谱,我们识别出一种疾病特异性 VSMC 状态,共表达收缩基因与细胞外基质(ECM)成分(包括纤维状胶原和弹性蛋白)以及 NOTCH3,这些是
【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:Other、GPL24247、9606。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=GSE274572
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 27 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:血管平滑肌细胞(VSMCs)在动脉粥样硬化斑块中积聚并表现出显著的表型可塑性,参与斑块生长和稳定性。稳定斑块的纤维帽富含VSMC来源细胞,但调控纤维帽形成的细胞转变及机制仍不清楚。我们旨在阐明与这一关键过程相关的VSMC表型转变。方法与结果:对斑块发展过程中谱系追踪的VSMCs进行定位,发现VSMCs在纤维帽形成之前即已进入斑块。利用来自动脉粥样硬化和急性损伤小鼠动脉的谱系追踪VSMCs的单细胞RNA测序(scRNA-seq)图谱,我们鉴定出一种疾病特异性VSMC状态,该状态共表达收缩基因与细胞外基质(ECM)成分(包括纤维状胶原和弹性蛋白)及NOTCH3,这些均与纤维帽形成相关。计算轨迹分析预测,这一推测的纤维帽相关VSMC(fcVSMC)状态起源于先前描述的、表达SCA1和VCAM1的可塑性中间VSMC群体。
克隆分析进一步表明,在动脉粥样硬化和急性血管损伤模型中,NOTCH3+ fcVSMCs均来源于中间型VSMCs,提示这是一种保守的疾病相关机制。与病变核心相比,fcVSMCs在斑块纤维帽中富集,这与其在纤维帽形成中的作用一致。通过结合单细胞RNA测序轨迹分析和人动脉粥样硬化斑块的空间转录组学,我们确定蛋白酶激活受体-1(PAR1)是fcVSMC生成的候选调控因子。PAR1在人斑块纤维帽的VSMCs中表达,并且在功能上,凝血酶激活PAR1可诱导培养的人VSMCs中与fcVSMC状态相关的收缩基因和ECM成分的表达。结论:我们的研究结果确定了一种与动脉粥样硬化中纤维帽形成相关的VSMC转变,并表明这一
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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