小尺寸间充质干细胞经缺氧预处理减轻移植物抗宿主病 [转录组数据集]

研究比较经缺氧与钙离子预处理的小尺寸间充质干细胞(SHC-MSCs)与常规培养人脐带血 MSCs,涉及免疫调节、细胞黏附、细胞周期相关基因表达变化,以及 PLK1、ZNF143、DHRS3、FOG2 等下游因子

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医学影像分类Expression profiling by arrayGPL166869606
GSE108563: Small sized mesenchymal stem-cells primed with hypoxia attenuate graft-versus-host disease [transcriptome dataset]

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

小尺寸间充质干细胞经缺氧预处理减轻移植物抗宿主病 [转录组数据集]

Small sized mesenchymal stem-cells primed with hypoxia attenuate graft-versus-host disease [transcriptome dataset]

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE108563_series_matrix.txt.gz,为表达谱芯片转录组数据,物种为人类(9606),平台 GPL16686。研究比较经缺氧与钙离子预处理的小尺寸间充质干细胞(SHC-MSCs)与常规培养人脐带血 MSCs,涉及免疫调节、细胞黏附、细胞周期相关基因表达变化,以及 PLK1、ZNF143、DHRS3、FOG2 等下游因子。可用于探索 SHC-MSCs 在移植物抗宿主病等免疫相关疾病中的转录组特征与候选标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 27 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):间充质干细胞(MSCs)因其免疫抑制能力而在治疗免疫相关疾病方面特别受关注。在此,我们表明,经缺氧和钙离子预处理的小尺寸 MSCs(SHC-MSCs)在干性和免疫调节方面表现出增强的功能,可用于治疗同种异体冲突。与天然培养的人脐带血 MSCs 相比,SHC-MSCs 对由 MCP-1 和 p53/p21 级联介导的传代依赖性细胞衰老具有抗性,并高度分泌促血管生成和免疫调节因子,从而抑制 T 细胞增殖。全基因组 DNA 甲基化组和转录组分析表明,SHC-MSCs 特征性地上调免疫调节、细胞黏附和细胞周期相关基因。作为下游因子,PLK1、ZNF143、DHRS3 和 FOG2 蛋白在 SHC-M 的有益效应中发挥关键作用

【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、GPL16686、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=GSE108563

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 15 201,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

间充质干细胞(MSCs)因其免疫抑制能力而在治疗免疫相关疾病方面备受关注。在此,我们展示了一种经缺氧和钙离子预处理的小尺寸间充质干细胞(SHC-MSCs),在治疗同种异体冲突方面展现出增强的干性和免疫调节功能。与常规培养的人脐带血间充质干细胞相比,SHC-MSCs对由MCP-1和p53/p21级联介导的传代依赖性细胞衰老具有抵抗性,并高度分泌促血管生成和免疫调节因子,从而抑制T细胞增殖。全基因组DNA甲基化组和转录组分析表明,SHC-MSCs特征性上调了免疫调节、细胞粘附和细胞周期相关基因。作为下游因子,PLK1、ZNF143、DHRS3和FOG2蛋白在SHC-MSCs的有益效应中发挥关键作用,这通过其过表达间充质干细胞中促进的自我更新、迁移、促血管生成、抗炎和T细胞抑制能力得到证实。

重要的是,给予SHC-MSCs或过表达PLK1的细胞(PLK1-MSCs)在人源化小鼠模型中显著减轻了移植物抗宿主病(GVHD)的症状,与输注初始MSCs的小鼠相比,这导致了生存率显著提高、体重减轻减少以及GVHD靶器官的组织病理学损伤减轻。总体而言,我们的研究表明,经缺氧预处理的小型MSCs可能推进针对包括GVHD在内的同种异体冲突临床治疗的治疗策略。

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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