健康供者非动员外周血人造血干细胞亚群转录组

该数据集来自 NCBI GEO(GSE131409),收录健康供者非动员外周血中两类表型造血干细胞/多能祖细胞(HSC/MPP)的 bulk 转录组,即 CD71- 与 CD71+ 亚群各 20 个细胞的混合样本

geo
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基因组分类GPL203019606
GSE131409: Transcriptome of subsets of human haematopoietic stem cells from non-mobilised peripheral blood of healthy donors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

健康供者非动员外周血人造血干细胞亚群转录组

Transcriptome of subsets of human haematopoietic stem cells from non-mobilised peripheral blood of healthy donors

该数据集来自 NCBI GEO(GSE131409),收录健康供者非动员外周血中两类表型造血干细胞/多能祖细胞(HSC/MPP)的 bulk 转录组,即 CD71- 与 CD71+ 亚群各 20 个细胞的混合样本。研究结合索引分选与单细胞功能实验,发现 CD71- 亚群具多能性并可重建 NSG 异种移植模型,CD71+ 亚群则定向红系与巨核系。数据可用于比较两亚群的转录相似性与差异,支撑造血干细胞异质性及谱系定向研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 17 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):整合索引分选与单细胞功能实验,在健康个体外周血(PB)中鉴定出两个功能不同的表型造血干细胞和多能祖细胞(HSC/MPP)亚群。来自 PB 的 CD71- HSC/MPP 具有多能性,能够重建 NSG 异种移植模型。CD71+ HSC/MPP 是表型 HSC/MPP 的一个亚群,其独特地局限于产生红系和巨核系谱系,并在血小板生成慢性刺激的条件下(例如频繁捐献血小板、特发性血小板减少性紫癜、原发性血小板增多症)扩增。在此,我们报告来自 CD71- HSC/MPP(CD19- CD38- CD45RA- CD34lo CD71-)和 CD71+ HSC/MPP(CD19- CD38- CD45RA- CD34lo CD71+)的 20 个细胞池的 bulk 转录组。总之,数据展示了两个亚群之间的转录相似性和差异。

【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:GPL20301、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE131409

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 16 202,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

将索引分选与单细胞功能检测相结合,从健康个体外周血(PB)中鉴定出两个功能不同的表型造血干细胞和多能祖细胞(HSC/MPP)亚群。来自PB的CD71- HSC/MPP具有多能性,能够重建NSG异种移植模型。CD71+ HSC/MPP是表型HSC/MPP的一个亚群,其独特地局限于产生红系和巨核系谱系,并在血小板生成慢性刺激的条件下(例如频繁捐献血小板、特发性血小板减少性紫癜、原发性血小板增多症)扩增。在此,我们报告了来自CD71- HSC/MPP(CD19- CD38- CD45RA- CD34lo CD71-)和CD71+ HSC/MPP(CD19- CD38- CD45RA- CD34lo CD71+)的20个细胞池的批量转录组。总体而言,数据显示了两个亚群之间的转录相似性和差异。研究表明,CD71+ HSC/MPP独特的红系/巨核系谱系 priming 已在转录水平上启动,并且CD71+ HSC/MPP在蛋白质合成/代谢途径方面与CD71- HSC/MPP不同。

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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