GSE302936:单细胞转录组学揭示体内角膜纤维化中的细胞异质性、细胞间通讯与细胞外基质重塑

研究对naïve与损伤角膜进行单细胞RNA测序,鉴定出14个转录组上不同的细胞群体,包括角膜细胞、EMT样上皮细胞、免疫浸润细胞及异质性成纤维细胞亚型;损伤诱导ECM重塑型成纤维细胞与免疫细胞扩增并伴随广泛转录重编程,基质亚聚类进一步揭示静息、活化、增殖与祖细胞样四种成纤维细胞状态

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基因组分类GPL357009986
GSE302936: Single-Cell Transcriptomics Shows Cellular Heterogeneity, Intercellular Communication, and Extracellular Matrix Remodeling in Corneal Fibrosis In Vivo

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE302936:单细胞转录组学揭示体内角膜纤维化中的细胞异质性、细胞间通讯与细胞外基质重塑

Single-Cell Transcriptomics Shows Cellular Heterogeneity, Intercellular Communication, and Extracellular Matrix Remodeling in Corneal Fibrosis In Vivo

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,为兔角膜碱烧伤后第14天的首个单细胞转录组图谱,包含1个文件(GSE302936_series_matrix.txt.gz)。研究对naïve与损伤角膜进行单细胞RNA测序,鉴定出14个转录组上不同的细胞群体,包括角膜细胞、EMT样上皮细胞、免疫浸润细胞及异质性成纤维细胞亚型;损伤诱导ECM重塑型成纤维细胞与免疫细胞扩增并伴随广泛转录重编程,基质亚聚类进一步揭示静息、活化、增殖与祖细胞样四种成纤维细胞状态。数据可用于研究角膜纤维化的细胞动力学、细胞通讯与细胞外基质重塑机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):碱烧伤引起角膜快速重塑,其特征为纤维化、新生血管化和免疫浸润;然而驱动这些反应的细胞动力学仍知之甚少。在此,我们展示了碱烧伤后第14天兔角膜的首个单细胞转录组图谱,捕获了基质纤维化的细胞与分子架构。对naïve与损伤角膜的单细胞RNA测序鉴定出14个转录组上不同的群体,包括角膜细胞、EMT样上皮细胞、免疫浸润细胞及异质性成纤维细胞亚型。损伤诱导ECM重塑型成纤维细胞与免疫细胞扩增,并伴随广泛的转录重编程。基质亚聚类揭示四种成纤维细胞状态——静息、活化、增殖与祖细胞样——每种均具有独特的基因特征与功能

【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:GPL35700、9986。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=GSE302936

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 06 202,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

碱烧伤会引起角膜快速重塑,其特征为纤维化、新生血管形成和免疫细胞浸润;然而,驱动这些反应的细胞动力学仍知之甚少。在此,我们首次呈现了兔角膜碱烧伤后第14天的单细胞转录组图谱,捕捉了基质纤维化的细胞与分子结构。对正常及损伤角膜的单细胞RNA测序鉴定出14个转录上 distinct 的细胞群体,包括角膜细胞、EMT样上皮细胞、免疫浸润细胞及异质性成纤维细胞亚型。损伤诱导了ECM重塑型成纤维细胞和免疫细胞的扩增,并伴随广泛的转录重编程。基质亚聚类分析揭示了四种成纤维细胞状态——静息态、活化态、增殖态和祖细胞样态——每种均具有独特的基因特征和功能。伪时间分析揭示了一条从增殖性成纤维细胞向分泌ECM的肌成纤维细胞演变的轨迹,其特征为有丝分裂、基质及收缩程序在特定阶段的激活。

通过CellChat进行的配体-受体推断识别出TGFβ、PDGF、VEGF和FGF通路以及NAMPT和NECTIN等较少为人所知的轴的协调信号传导,提示基质-血管串扰和代谢应激在纤维化进展中的作用。本研究为碱诱导的角膜纤维化提供了全面的细胞框架,并确定了眼表疾病中抗纤维化和抗血管生成干预的可操作靶点。

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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