长效免疫反应含浆细胞及皮脂腺改变致痤疮患者萎缩性瘢痕形成

研究比较了易留瘢痕与非易留瘢痕患者的未受累痤疮皮肤及 48 小时和 3 周龄痤疮丘疹,并结合免疫组化验证转录组结果,旨在揭示萎缩性痤疮瘢痕形成的分子与细胞通路

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE108110: Long-acting immune responses including plasma cells and alteration of sebaceous glands cause atrophic scar formation in acne patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

长效免疫反应含浆细胞及皮脂腺改变致痤疮患者萎缩性瘢痕形成

Long-acting immune responses including plasma cells and alteration of sebaceous glands cause atrophic scar formation in acne patients

该数据集来自 NCBI GEO(GSE108110),包含 1 个文件 GSE108110_series_matrix.txt.gz,基于 GPL570 平台对人类(9606)皮肤组织进行表达谱芯片检测。研究比较了易留瘢痕与非易留瘢痕患者的未受累痤疮皮肤及 48 小时和 3 周龄痤疮丘疹,并结合免疫组化验证转录组结果,旨在揭示萎缩性痤疮瘢痕形成的分子与细胞通路。数据可用于痤疮瘢痕相关基因表达分析与分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 14 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:痤疮皮损的可能结局是萎缩性瘢痕,可能造成严重的身心困扰。目前痤疮后瘢痕的治疗仍然困难,且常需侵入性操作。关于痤疮瘢痕的病理生理学研究仅调查了丘疹生命的第一周。目的:研究萎缩性痤疮瘢痕形成的病理生理学,以识别可导致预防痤疮瘢痕新疗法的分子和细胞通路。方法:对易留瘢痕(SP)和非易留瘢痕(NSP)患者的未受累痤疮皮肤以及分别为48小时和3周龄的痤疮丘疹进行大规模基因表达谱分析。应用免疫组化技术在蛋白质和细胞水平确认转录组学结果。结果:基因表达和免疫组化分析显示非常相似的

【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:Expression profiling by array、GPL570、9606。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE108110

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 27 202,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:痤疮皮损的可能结局是萎缩性瘢痕,这可能会造成严重的身心困扰。目前痤疮后瘢痕的治疗仍然困难,且往往需要侵入性操作。关于痤疮瘢痕的病理生理学研究仅调查了丘疹形成后的第一周。目的:研究萎缩性痤疮瘢痕形成的病理生理学,以确定可促成预防痤疮瘢痕新疗法的分子和细胞通路。方法:对48小时和3周龄的未受累痤疮皮肤及痤疮丘疹分别进行大规模基因表达谱分析,研究对象包括瘢痕易感(SP)和非瘢痕易感(NSP)患者。应用免疫组织化学技术在蛋白质和细胞水平上证实转录组学结果。结果:基因表达和免疫组织化学分析显示,SP和NSP人群中48小时龄丘疹的免疫反应非常相似,其特征为T细胞、中性粒细胞和巨噬细胞数量升高。然而,仅在SP患者中,免疫反应在3周龄丘疹中持续存在,并以重要的B细胞浸润为特征。

在NSP患者的48小时龄丘疹中,观察到与脂质代谢相关的基因出现短暂下调,随后在3周后基因表达水平恢复正常。相反,在SP患者的3周龄丘疹中,观察到脂质代谢酶急剧减少,提示存在不可逆的改变。受影响的脂质代谢基因被发现优先表达于人类皮脂腺中,这表明在SP痤疮患者经过3周的炎症重塑后,皮脂腺结构遭到破坏。

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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