多模态单细胞测序揭示染色质可及性与遗传背景在糖尿病肾病进展中的作用

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,属于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类。数据基于多模态单细胞测序,对糖尿病肾病(DKD)患者与非DKD供体的人肾皮质同时进行 snRNA-seq 和 snATAC-seq,用于识别与DKD相关的信号通路和转录因子变化

cellxgene
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时间序列分类normaltype 2 diabetes mellitus
Multimodal single cell sequencing implicates chromatin accessibility and genetic background in diabetic kidney disease progression

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

多模态单细胞测序揭示染色质可及性与遗传背景在糖尿病肾病进展中的作用

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,属于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类。数据基于多模态单细胞测序,对糖尿病肾病(DKD)患者与非DKD供体的人肾皮质同时进行 snRNA-seq 和 snATAC-seq,用于识别与DKD相关的信号通路和转录因子变化。研究发现DKD样本中 VCAM1+ 损伤近端小管细胞(PT_VCAM1)比例升高,并具有促炎表达特征及 NFkB 信号相关的转录因子基序富集。该数据可用于研究糖尿病肾病中细胞特异性转录与染色质可及性改变,以及肾脏功能相关性状的遗传力分区分析(来源 cellxgene.cziscience.com)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多模态单细胞测序是研究细胞特异性转录和染色质可及性变化的有力工具。我们对来自患有和未患有糖尿病肾病(DKD)的供体的人肾皮质进行了单核 RNA(snRNA-seq)和转座酶可及染色质测序(snATAC-seq),以识别与 DKD 相关的改变信号通路和转录因子。在 DKD 样本中,snRNA-seq 和 snATAC-seq 均显示 VCAM1+ 损伤近端小管细胞(PT_VCAM1)比例增加。PT_VCAM1 具有促炎表达特征,并且转录因子基序富集提示 NFkB 信号。我们使用分层连锁不平衡评分回归,利用公开可用的 GWAS 汇总统计量来划分肾脏功能相关性状的遗传力。细胞特异性 PT_VCAM1 峰富集了遗传力

【主题与分类】

主题标签:normal、type 2 diabetes mellitus。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://cellxgene.cziscience.com/collections/b3e2c6e3-9b05-4da9-8f42-da38a664b45b

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

多模态单细胞测序是探究细胞特异性转录和染色质可及性变化的有力工具。我们对来自患有和未患有糖尿病肾病(DKD)的供体的人肾皮质进行了单核RNA测序(snRNA-seq)和转座酶可及染色质测序(snATAC-seq),以识别与DKD相关的信号通路和转录因子改变。在DKD样本中,snRNA-seq和snATAC-seq均显示VCAM1+损伤近端小管细胞(PT_VCAM1)比例增加。PT_VCAM1具有促炎表达特征,且转录因子基序富集提示NFkB信号通路参与。我们利用分层连锁不平衡得分回归,结合公开可用的GWAS汇总统计数据,对肾功能相关性状的遗传力进行了划分。细胞特异性PT_VCAM1峰值在慢性肾病(CKD)遗传力中富集,提示遗传背景可能调控染色质可及性和DKD进展。

snATAC-seq发现,在整个肾单位中存在细胞特异性差异可及性区域(DAR),这些区域在DKD中可及性发生变化,并且这些区域富集了糖皮质激素受体(GR)基序。染色质可及性的变化与糖尿病近端小管中胰岛素受体表达降低、糖异生增加以及GR胞质伴侣蛋白FKBP5表达减少相关。利用核酸酶靶向切割和释放(CUT&RUN)对 bulk 肾皮质和近端小管体外模型(RPTEC)中GR结合进行图谱分析,显示DAR与GR结合位点共定位。对FKBP5基因体中的GR响应元件(GRE)进行CRISPRi沉默,降低了RPTEC中FKBP5的表达,提示DKD中FKBP5染色质可及性降低可能改变细胞对GR的响应。我们开发了一种用于单细胞等位基因特异性分析的开源工具(SALSA),以模拟遗传背景对基因表达的影响。疾病:正常、2型糖尿病。组织:肾皮质。检测:10x 3‘ v3、10x 5’ v1、10x scATAC-seq。单细胞数据集(CZ CELLxGENE)。

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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