色素沉着加剧急性皮肤炎症小鼠模型组织破坏并改变转录组谱

研究使用野生型(黑色、高色素)与 Mc1r 突变型(黄色、低色素)C57BL/6 小鼠,经皮内注射人特应性皮炎患者混合血清诱导急性皮肤炎症,24 小时后取注射部位皮肤进行组织学 H&E 评分与 bulk RNA 测序、差异基因表达及通路分析,用于探究色素沉着对表皮屏障完整性和炎症反应的影响(来源 N

geo
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基因组分类GPL3432810090
GSE345429: Pigmentation exacerbates tissue destruction and alters transcriptomic profiles in a murine model of acute skin inflammation

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

色素沉着加剧急性皮肤炎症小鼠模型组织破坏并改变转录组谱

Pigmentation exacerbates tissue destruction and alters transcriptomic profiles in a murine model of acute skin inflammation

该数据集来自 NCBI GEO(GSE345429),包含 1 个文件(GSE345429_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱分析。研究使用野生型(黑色、高色素)与 Mc1r 突变型(黄色、低色素)C57BL/6 小鼠,经皮内注射人特应性皮炎患者混合血清诱导急性皮肤炎症,24 小时后取注射部位皮肤进行组织学 H&E 评分与 bulk RNA 测序、差异基因表达及通路分析,用于探究色素沉着对表皮屏障完整性和炎症反应的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):表皮色素沉着被认为与皮肤屏障功能有关,但其在调节炎症性屏障反应中的作用仍不完全清楚。我们研究了色素沉着如何影响急性皮肤炎症小鼠模型中的表皮屏障完整性。野生型(黑色、高色素)和 Mc1r 突变型(黄色、低色素)C57BL/6 小鼠通过皮内注射人特应性皮炎(AD)患者混合血清至剃毛的背部皮肤进行激发。炎症激发后二十四小时,切除注射部位皮肤并进行分子和生化分析。使用组织学 H&E 评分评估表皮损伤和炎症,同时通过 bulk 皮肤 RNA 测序、差异基因表达谱分析和通路分析评估全局转录重塑。高色素(Mc1r⁺/⁺)小鼠表现出

【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:GPL34328、10090。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=GSE345429

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 29 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

表皮色素沉着与皮肤屏障功能有关,但其在调节炎症性屏障反应中的作用仍不完全清楚。我们在急性皮肤炎症小鼠模型中研究了色素沉着如何影响表皮屏障完整性。采用人特应性皮炎(AD)患者混合血清,对野生型(黑色、高色素沉着)和Mc1r突变型(黄色、低色素沉着)C57BL/6小鼠剃毛后的背部皮肤进行皮内注射激发。炎症激发后24小时,切除注射部位皮肤并进行分子和生化分析。采用组织学H&E评分评估表皮损伤和炎症,并通过全皮肤RNA测序、差异基因表达谱分析和通路分析评估整体转录重塑。与低色素沉着的Mc1r突变型小鼠或对照小鼠相比,高色素沉着(Mc1r⁺/⁺)小鼠表现出更严重的表皮损伤、溃疡和真皮水肿。全皮肤RNA测序显示广泛的色素沉着依赖性转录重塑,其中色素沉着状态成为变异的主要来源。

基因集富集分析表明,在炎症刺激后,高色素小鼠中与皮肤屏障建立相关的通路(GO:0061436)出现协同下调。在基因水平上,色素沉着皮肤显示表皮结构蛋白显著下调,包括丝聚蛋白、兜甲蛋白、claudin-1和Spink5,同时对维持角质层组织至关重要的脂质代谢酶也受到抑制,如Elovl3和Fads2b。角质形成细胞分化和屏障维持的关键转录调控因子,包括Ovol1、Nrf2、ΔNp63、Grhl3、Klf4、Sp1和芳香烃受体(Ahr),也出现协同下调。与此同时,应激相关信号通路则上调。这些发现共同表明色素

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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