GSE280992:成纤维细胞在糖尿病溃疡愈合中的作用与PRP治疗潜力:单细胞测序与动物模型研究

该数据集来自 GEO,包含 GSE280992 系列矩阵文件,聚焦糖尿病溃疡愈合中成纤维细胞的作用及 Platelet-Rich Plasma(PRP)的治疗潜力

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GSE280992: The Role of Fibroblasts in Diabetic Ulcer Healing and the Therapeutic Potential of Platelet-Rich Plasma (PRP): Insights from Single-Cell Sequencing and Animal Models

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

GSE280992:成纤维细胞在糖尿病溃疡愈合中的作用与PRP治疗潜力:单细胞测序与动物模型研究

The Role of Fibroblasts in Diabetic Ulcer Healing and the Therapeutic Potential of Platelet-Rich Plasma (PRP): Insights from Single-Cell Sequencing and Animal Models

该数据集来自 GEO,包含 GSE280992 系列矩阵文件,聚焦糖尿病溃疡愈合中成纤维细胞的作用及 Platelet-Rich Plasma(PRP)的治疗潜力。研究利用单细胞数据集 GSE165816 分析 DFU-healer 与 DFU-nonhealer 样本中成纤维细胞的差异,并通过细胞通讯、转录因子和拟时序分析探究其功能特征;同时建立糖尿病溃疡大鼠模型,比较 PRP 治疗效果并进行组织学与转录组测序分析。数据可用于糖尿病足溃疡相关成纤维细胞异质性、愈合机制及 PRP 疗效研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本研究旨在探究糖尿病溃疡中成纤维细胞的多样性及其对伤口愈合过程的影响,并评估 Platelet-Rich Plasma(PRP)疗法在糖尿病溃疡管理中的有效性。方法:利用 GEO 数据库中的单细胞数据集 GSE165816 分析 DFU-healer 和 DFU-nonhealer 样本,以评估成纤维细胞的变异。通过细胞通讯、转录因子和拟时序分析研究成纤维细胞的功能特征。此外,建立糖尿病溃疡大鼠模型,比较 PRP 的治疗效果,随后进行组织学和转录组测序分析。结果:单细胞测序分析发现,在表现出……的糖尿病足溃疡(DFU)患者组中,成纤维细胞丰度更高。

【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:GPL17021、10090。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE280992

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 11 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

目的:本研究旨在探究糖尿病溃疡中成纤维细胞的多样性及其对伤口愈合过程的影响,并评估富血小板血浆(PRP)疗法在糖尿病溃疡治疗中的有效性。方法:利用GEO数据库中的单细胞数据集GSE165816,分析DFU愈合者和DFU未愈合者样本,以评估成纤维细胞的差异。通过细胞通讯、转录因子和拟时序分析研究成纤维细胞的功能特征。此外,建立糖尿病溃疡大鼠模型,比较PRP的治疗效果,随后进行组织学和转录组测序分析。结果:单细胞测序分析发现,在表现出愈合的糖尿病足溃疡(DFU)患者组中,成纤维细胞丰度更高。生物信息学分析的结果强调了成纤维细胞在伤口愈合过程中的关键作用。

PRP治疗显著促进了大鼠糖尿病溃疡的伤口愈合,转录组分析表明,PRP治疗后的基因表达水平与非糖尿病溃疡组相似,并与成纤维细胞密切相关。结论:成纤维细胞在糖尿病溃疡愈合过程中至关重要,某些转录因子具有促进伤口闭合的潜力。PRP疗法已被证明能促进糖尿病溃疡大鼠模型的愈合过程,可能通过调节基因表达和促进细胞外基质排列来实现。这项研究为糖尿病溃疡的管理提供了新的见解和潜在的治疗方法。

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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