PRJNA1198071:动脉粥样硬化斑块巨噬细胞驱动腹主动脉瘤形成 [bulkRNA-Seq]

该数据集来自 NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦动脉粥样硬化斑块巨噬细胞驱动腹主动脉瘤形成的研究。源站描述显示,研究建立了由吸烟和高胆固醇血症等真实危险因素诱导腹主动脉瘤形成、破裂和死亡的新型临床前模型,发现动脉损伤由 CSF-1 依赖性巨噬细胞驱动,这些细胞在发育中的动脉粥样硬化斑块内积累并表

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基因组回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA1198071: Atherosclerotic Plaque Macrophages Drive Abdominal Aortic Aneurysm Formation [bulkRNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1198071:动脉粥样硬化斑块巨噬细胞驱动腹主动脉瘤形成 [bulkRNA-Seq]

该数据集来自 NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦动脉粥样硬化斑块巨噬细胞驱动腹主动脉瘤形成的研究。源站描述显示,研究建立了由吸烟和高胆固醇血症等真实危险因素诱导腹主动脉瘤形成、破裂和死亡的新型临床前模型,发现动脉损伤由 CSF-1 依赖性巨噬细胞驱动,这些细胞在发育中的动脉粥样硬化斑块内积累并表现出体内组织降解蛋白酶活性,单细胞 RNA 测序进一步证明小鼠与人类腹主动脉瘤斑块中巨噬细胞反应具有保守性。数据可用于研究腹主动脉瘤形成机制及巨噬细胞相关基因表达分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目前尚无有效的药物治疗能够阻止腹主动脉瘤(AAA)的生长和破裂,而 AAA 是导致死亡的主要原因之一。我们开发了一种新的临床前模型,显示真正的危险因素(即吸烟(CS)和高胆固醇血症)的相互作用诱导了 AAA 的形成、破裂和死亡。弹性蛋白断裂源于吸烟诱导的动脉粥样硬化过程加剧,这一点意义重大,因为动脉粥样硬化是动脉内膜层的疾病,而中膜基本保持完整。重要的是,动脉损伤由 CSF-1 依赖性巨噬细胞(Mφ)驱动,这些细胞在发育中的动脉粥样硬化斑块内积累,并在体内表现出组织降解蛋白酶活性。单细胞 RNA 测序进一步证明,小鼠和人类 AAA 的动脉粥样硬化斑块中 Mφ 反应具有保守性。我们的发现推进了对……的理解

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA1198071

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1198071

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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

目前尚无有效的药物疗法能够预防腹主动脉瘤(AAA)的生长和破裂,而后者是导致死亡的主要原因之一。我们建立了一种新的临床前模型,显示真正的危险因素(即吸烟(CS)和高胆固醇血症)的相互作用可诱导AAA形成、破裂和死亡。弹性蛋白断裂源于CS诱导的动脉粥样硬化过程加剧,这一点具有重要意义,因为动脉粥样硬化是动脉内膜内层的疾病,而中膜基本保持完整。重要的是,动脉损伤是由CSF-1依赖性巨噬细胞(Mφ)驱动的,这些细胞积聚于正在形成的动脉粥样硬化斑块内,并在体内表现出组织降解性蛋白水解活性。单细胞RNA测序进一步证明,小鼠和人类AAA动脉粥样硬化斑块中的Mφ反应具有保守性。我们的发现推进了对动脉粥样硬化病理后遗症的理解,确立了斑块Mφ作为组织损伤的重要介质,并成为预防AAA生长和破裂的潜在靶点。

总体设计:对室内空气暴露(n=5)和香烟烟雾暴露(n=8)动物的腹主动脉所产生的批量RNA测序数据进行差异表达分析。

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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