ER alpha快速信号通路是雌激素诱导血管内皮细胞增殖和迁移所必需的

该数据集来自NCBI GEO,包含人血管内皮细胞系在表达野生型ER alpha或阻断striatin结合的三重突变体ER alpha条件下的基因表达谱,使用GPL10558芯片平台

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL105589606
GSE72180: ER alpha rapid signaling is required for estrogen induced proliferation and migration of vascular endothelial cells

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

ER alpha快速信号通路是雌激素诱导血管内皮细胞增殖和迁移所必需的

ER alpha rapid signaling is required for estrogen induced proliferation and migration of vascular endothelial cells

该数据集来自NCBI GEO,包含人血管内皮细胞系在表达野生型ER alpha或阻断striatin结合的三重突变体ER alpha条件下的基因表达谱,使用GPL10558芯片平台。数据可用于比较ER alpha快速信号通路与基因组信号通路对雌激素诱导的血管内皮细胞增殖和迁移相关基因表达的影响,支持血管损伤与动脉粥样硬化保护机制的研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 19 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雌激素受体alpha(ERa)是17-beta-雌二醇(E2,雌激素的活性内源性形式)在血管损伤后或动脉粥样硬化中发挥保护作用所必需的。结合E2的ERa可作为转录因子直接结合染色质(基因组通路)。部分ERa也与质膜相关,当被E2结合时激活细胞激酶,包括PI3K、Akt和ERK(快速信号通路)。快速信号由ERa与衔接分子striatin之间的相互作用介导。在此,我们鉴定出全长ERa的三重点突变(AA 231,233 & 234 KRR->AAA),该突变阻断其与striatin的结合并消除其执行快速信号的能力(而不影响其执行基因组信号的能力)。我们创建了稳定转染的人血管内皮细胞系,表达WT ERa(WT ECs)或K

【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:Expression profiling by array、GPL10558、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=GSE72180

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 13 201,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

雌激素受体α(ERa)是17-β-雌二醇(E2,雌激素的活性内源性形式)在血管损伤后或动脉粥样硬化中发挥保护作用所必需的。与E2结合的ERa可作为转录因子直接结合染色质(基因组途径)。部分ERa还与质膜相关联,当被E2结合时,可激活细胞激酶,包括PI3K、Akt和ERK(快速信号途径)。快速信号传导由ERa与衔接分子striatin之间的相互作用介导。在此,我们鉴定出全长ERa的一个三重点突变(AA 231,233 & 234 KRR->AAA),该突变阻断了其与striatin的关联,并消除了其执行快速信号传导的能力(而不影响其执行基因组信号传导的能力)。

我们已经建立了稳定转染的人血管内皮细胞系,分别表达野生型ERα(WT ECs)或KRR突变型ERα(KRR ECs),并利用这些细胞证明,通过ERα的快速信号传导对于大多数E2调控基因的正常调节是必需的(本记录中呈现的数据),并且对于E2刺激内皮细胞迁移和增殖以及抑制炎症单核细胞与内皮细胞粘附的能力也是必需的。

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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