表达生长因子的巨噬细胞亚群通过GDF-15协调再生性炎症

研究聚焦于肌肉损伤后浸润的单核细胞来源巨噬细胞,通过基因表达动力学聚类分析血液中循环的Ly6Chigh、浸润性炎症Ly6Chigh和修复性Ly6Clow巨噬细胞,鉴定出TGF-beta超家族成员GDF-15在再生性炎症中的协调作用

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基因组分类GPL2162610090
GSE164722: A Growth Factor-Expressing Macrophage subpopulation orchestrates regenerative inflammation via GDF-15

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

表达生长因子的巨噬细胞亚群通过GDF-15协调再生性炎症

A Growth Factor-Expressing Macrophage subpopulation orchestrates regenerative inflammation via GDF-15

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,包含1个文件GSE164722_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱分析,涉及小鼠(10090)样本。研究聚焦于肌肉损伤后浸润的单核细胞来源巨噬细胞,通过基因表达动力学聚类分析血液中循环的Ly6Chigh、浸润性炎症Ly6Chigh和修复性Ly6Clow巨噬细胞,鉴定出TGF-beta超家族成员GDF-15在再生性炎症中的协调作用。数据可用于探索巨噬细胞表型转换、再生促进程序(RPP)的转录调控机制及组织修复相关因子(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肌肉再生是多种细胞类型协同作用的结果,由浸润的单核细胞来源巨噬细胞的暂时性受控表型转换驱动。促炎巨噬细胞转变为通过产生生长因子等效应物驱动组织修复的表型。这一协调的再生性炎症事件序列,我们称之为再生促进程序(Regeneration-Promoting Program,RPP),对于正常修复至关重要。然而,在RPP中,特化的修复性巨噬细胞身份如何在转录水平上形成,以及诱导的巨噬细胞来源因子如何协调组织修复,目前尚不清楚。基于基因表达动力学的聚类分析,对从受损肌肉中分离的血液中循环的Ly6Chigh、浸润性炎症Ly6Chigh和修复性Ly6Clow巨噬细胞进行聚类,鉴定出TGF-beta超家族成员GDF-15作为

【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:GPL21626、10090。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=GSE164722

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 11 202,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

肌肉再生是多种细胞类型协同作用的结果,这一过程由浸润的单核细胞衍生巨噬细胞暂时受控的表型转换所驱动。促炎巨噬细胞转变为一种通过产生生长因子等效应分子来驱动组织修复的表型。这一精心编排的再生性炎症事件序列,我们称之为“促进再生程序”(Regeneration-Promoting Program,RPP),对于正常的修复至关重要。然而,在RPP中,特化的修复型巨噬细胞身份如何在转录水平上形成,以及诱导产生的巨噬细胞衍生因子如何协调组织修复,目前尚不清楚。基于基因表达动力学的聚类分析,对从损伤肌肉中分离的血液循环Ly6Chigh细胞、浸润性炎症Ly6Chigh细胞和修复性Ly6Clow巨噬细胞进行分析,鉴定出TGF-β超家族成员GDF-15是RPP的组成部分。通过功能获得和功能缺失研究揭示,髓系来源的GDF-15是急性无菌性损伤后正常肌肉再生所必需的。在机制上,GDF-15既作用于增殖中的成肌细胞,也作用于浸润肌肉的髓系细胞。

对Gdf15表达上游调控因子的表观基因组分析发现,它受核受体RXR/PPARg的控制。最后,免疫单细胞RNA测序分析显示,Gdf15与其他已知的肌肉再生相关生长因子共表达,且它们的表达局限于一种独特的修复型巨噬细胞亚群(表达生长因子的巨噬细胞,GFEM)。

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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