GSE269205:浸润性富脂质巨噬细胞亚群被鉴定为人类良性前列腺增生中前列腺体积增大的调节因子

该数据集来自NCBI GEO,包含10例大体积(>90克)和10例小体积(<40克)人类良性前列腺增生(BPH)组织CD45+过渡区白细胞的单细胞RNA-seq数据,用于定义巨噬细胞亚群及其与前列腺体积的关系

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE269205: Infiltrating lipid-rich macrophage subpopulations identified as a regulator of increasing prostate size in human benign prostatic hyperplasia

基本信息

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基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE269205:浸润性富脂质巨噬细胞亚群被鉴定为人类良性前列腺增生中前列腺体积增大的调节因子

Infiltrating lipid-rich macrophage subpopulations identified as a regulator of increasing prostate size in human benign prostatic hyperplasia

该数据集来自NCBI GEO,包含10例大体积(>90克)和10例小体积(<40克)人类良性前列腺增生(BPH)组织CD45+过渡区白细胞的单细胞RNA-seq数据,用于定义巨噬细胞亚群及其与前列腺体积的关系。数据覆盖巨噬细胞表型异质性、脂质代谢重编程和慢性炎症相关表达特征,可用于探索BPH中巨噬细胞活化状态、亚群分类及体积增大相关分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):巨噬细胞在疾病状态内和跨疾病状态中表现出显著的表型异质性。脂质代谢重编程关键性地调节巨噬细胞活化。在人类良性前列腺增生(BPH)组织中已观察到慢性炎症,然而巨噬细胞活化状态及其对该增生性疾病的贡献尚未被定义。我们假设随着前列腺体积增大,巨噬细胞表型的转变可能涉及代谢改变,从而导致前列腺上皮或间质增生。对来自10个大(>90克)和10个小(<40克)人类前列腺的CD45+过渡区白细胞进行了单细胞RNA-seq。使用标记基因定义了巨噬细胞亚群。BPH巨噬细胞并未明确归类为M1和M2表型。相反,既无极化特征的巨噬细胞在大前列腺与小前列腺中积累不同。

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE269205

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 30 202,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

巨噬细胞在疾病状态内部及不同疾病状态之间表现出显著的表型异质性。脂质代谢重编程对巨噬细胞活化具有关键调控作用。已在人良性前列腺增生(BPH)组织中观察到慢性炎症,然而巨噬细胞活化状态及其对该增生性疾病的作用尚未明确。我们推测,随着前列腺体积增大,巨噬细胞表型的转变可能涉及代谢改变,进而导致前列腺上皮或间质增生。对来自10例大体积(>90克)和10例小体积(<40克)人前列腺的CD45+移行区白细胞进行了单细胞RNA测序。使用标记基因定义巨噬细胞亚群。BPH巨噬细胞并未明确归类为M1和M2表型。相反,既无极化特征的巨噬细胞在大前列腺与小前列腺相比时发生积聚。具体而言,以TREM2和MARCO表达为标志、脂质代谢通路发生改变的巨噬细胞亚群随着前列腺体积增大而显著积聚。无T细胞亚簇在大前列腺与小前列腺相比时特异性积聚。

TREM2+和MARCO+巨噬细胞的丰度与患者体重指数及前列腺症状评分呈正相关。BPH组织中TREM2+巨噬细胞的中性脂质含量显著高于TREM2-巨噬细胞。富含脂质的巨噬细胞定位于BPH组织的基质区。体外研究表明,与对照巨噬细胞相比,负载脂质的巨噬细胞可促进前列腺上皮细胞和基质细胞的增殖。这些数据定义了新的BPH免疫亚群——TREM2+和MARCO+巨噬细胞,并提示富含脂质的巨噬细胞可能加重大前列腺患者的下尿路症状。仍需进一步研究以评估在BPH中靶向这些细胞的治疗获益。

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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