离子型与纳米颗粒钴在过敏性接触性皮炎中的皮肤渗透与免疫应答差异

该数据集来自 NCBI GEO(GSE334401),包含 14 名钴过敏个体接受氯化钴与钴纳米颗粒斑贴试验后的皮肤活检 RNA 测序数据,用于刻画免疫与屏障相关通路

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基因组分类GPL246769606
GSE334401: Distinct skin penetration and immune responses to ionic and nanoparticulate cobalt in allergic contact dermatitis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

离子型与纳米颗粒钴在过敏性接触性皮炎中的皮肤渗透与免疫应答差异

Distinct skin penetration and immune responses to ionic and nanoparticulate cobalt in allergic contact dermatitis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE334401),包含 14 名钴过敏个体接受氯化钴与钴纳米颗粒斑贴试验后的皮肤活检 RNA 测序数据,用于刻画免疫与屏障相关通路。同时结合重建及离体人皮肤模型,以 ICP-MS 和激光烧蚀 ICP-TOFMS 成像分析钴的渗透与定位。数据可用于比较不同钴形态触发的皮肤免疫激活差异,支持过敏性接触性皮炎相关表达谱分析与分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:钴是过敏性接触性皮炎(ACD)的明确病因,但关于钴纳米颗粒(CoNPs)的皮肤吸收、毒性及免疫学效应的数据仍然有限。鉴于纳米材料在工业和医学中的使用日益增加,理解钴的形态如何影响皮肤免疫激活具有越来越重要的临床意义。方法:14 名钴过敏个体接受了标准化斑贴试验,使用等名义剂量的氯化钴(CoCl₂)和 CoNPs。对阳性反应部位的皮肤活检进行 RNA 测序,以表征免疫和屏障相关通路。进一步在重建和离体人皮肤模型中,使用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)和激光烧蚀 ICP-TOFMS 成像检查钴的渗透和定位。结果:CoCl₂ 和 CoNPs 均引起阳性斑贴反

【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=GSE334401

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 15 202,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

背景 钴是过敏性接触性皮炎(ACD)的明确病因,但关于钴纳米颗粒(CoNPs)的皮肤吸收、毒性及免疫学效应的数据仍然有限。鉴于纳米材料在工业和医学中的使用日益增加,了解钴的形态如何影响皮肤免疫激活具有越来越重要的临床意义。方法 14名钴过敏个体接受了氯化钴(CoCl₂)和CoNPs在等效标称剂量下的标准化斑贴试验。对阳性反应部位的皮肤活检组织进行RNA测序分析,以表征免疫和屏障相关通路。进一步使用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)和激光烧蚀ICP-TOFMS成像在重建及离体人皮肤模型中检查钴的渗透和定位。结果 CoCl₂和CoNPs均引发了阳性斑贴试验反应,尽管CoNP反应出现较晚且较轻微。CoCl2还显示出更明显的剂量依赖性临床反应性增加,而CoNP反应在不同浓度间相对稳定。

转录组分析显示,不同暴露之间具有显著重叠,反应强度成为基因表达变化的主要决定因素。在两种暴露中,严重程度增加均与干扰素信号传导、炎症反应、细胞凋亡、细胞周期相关程序以及糖酵解的富集相关。在CoCl2暴露的皮肤中,脂质代谢通路与反应强度显著相关,而在CoNP暴露的样本中则不然。采用配对DESeq2设计进行直接比较,鉴定出CoCl2与CoNP之间的281个差异表达基因。对这些基因的功能富集分析揭示了两种暴露之间不同的生物学特征。在互补皮肤模型中,CoCl₂表现出更深的渗透、更高的经表皮通量以及在表皮和真皮细胞群体中更广泛的细胞内蓄积,而CoNPs则保持较大

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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