GSE301598:人干细胞来源胰岛与原生胰岛细胞类型特异性缺氧反应差异

研究比较人干细胞来源胰岛(SC-islet)与原生人胰岛在急性缺氧(1% O2,48 小时)下的单细胞转录组与功能反应,揭示两种不同的应答模式:原生胰岛表现为能量节约型反应,抑制 β 细胞身份基因 PDX1、MAFA 及促凋亡因子 DDIT3,转向代谢静息;SC-islet 则表现为谱系不稳定、向糖

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基因组分类GPL246769606
GSE301598: Divergent cell-type specific hypoxia responses in human stem cell-derived and primary islets

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE301598:人干细胞来源胰岛与原生胰岛细胞类型特异性缺氧反应差异

Divergent cell-type specific hypoxia responses in human stem cell-derived and primary islets

该数据集来自 NCBI GEO(GSE301598),包含 1 个文件 GSE301598_series_matrix.txt.gz,主题为表达谱高通量测序,物种为人(9606),平台 GPL24676。研究比较人干细胞来源胰岛(SC-islet)与原生人胰岛在急性缺氧(1% O2,48 小时)下的单细胞转录组与功能反应,揭示两种不同的应答模式:原生胰岛表现为能量节约型反应,抑制 β 细胞身份基因 PDX1、MAFA 及促凋亡因子 DDIT3,转向代谢静息;SC-islet 则表现为谱系不稳定、向糖酵解显著代谢转变及促凋亡通路激活。可用于研究移植后缺氧微环境中胰岛移植物存活的细胞类型特异性机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):干细胞来源胰岛(SC-islet)治疗 1 型糖尿病的成功受限于移植后缺氧微环境中移植物存活不佳。虽然 SC-islet 对慢性缺氧的反应已有研究,但尚未在急性缺氧阶段与原生人胰岛进行直接比较。在此,我们对暴露于急性缺氧(1% O2)48 小时的人 SC-islet 和原生胰岛进行了比较性单细胞转录组和功能分析。我们的分析揭示了两种不同的反应模式。原生胰岛表现出能量节约型反应,抑制 β 细胞身份基因(PDX1、MAFA)和促凋亡因子如 DDIT3,同时转向代谢静息。相比之下,SC-islet 反应的特征是谱系不稳定、向糖酵解显著代谢转变以及促凋亡通路的激活。

【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:GPL24676、9606。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=GSE301598

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 28 202,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

干细胞来源胰岛(SC-islet)治疗1型糖尿病的成功受到移植后缺氧微环境中移植物存活不良的限制。尽管已有研究探讨了SC-islet对慢性缺氧的响应,但尚未在急性缺氧阶段与原发性人胰岛进行直接比较。在此,我们对暴露于急性缺氧(1% O2)48小时的人SC-islet和原代胰岛进行了比较性单细胞转录组和功能分析。我们的分析揭示了两种不同的响应模式。原代胰岛表现出能量保守型响应,抑制β细胞身份基因(PDX1、MAFA)和促凋亡因子如DDIT3,同时转向代谢静息状态。相比之下,SC-islet的响应以谱系不稳定性、向糖酵解的显著代谢转变以及促凋亡通路的激活为特征。在功能上,这些转录组差异导致两种胰岛类型均丧失葡萄糖刺激的胰岛素分泌,但机制不同:原代胰岛中分泌受到抑制,而SC-islet中则表现为失调的、对葡萄糖无反应的胰岛素释放。

这些发现表明,SC胰岛在缺氧应激下尤为脆弱,表现出不稳定且可塑的表型。这一比较数据集为开发针对特定来源的治疗干预措施提供了资源,以克服缺氧障碍并提高细胞替代疗法的疗效。

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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