新生儿胆管结扎小鼠模型单细胞测序鉴定病因特异性巨噬细胞功能并与小鼠胆道闭锁比较

该数据集来自NCBI GEO,包含一项新生儿小鼠胆管结扎(BDL)模型的单细胞RNA测序研究,并与Rhesus Rotavirus诱导的胆道闭锁(BA)模型进行比较

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基因组分类GPL2110310090
GSE228996: Single Cell Sequencing of a Novel Model of Neonatal Bile Duct Ligation in Mice Identifies Etiology-Specific Macrophage Function Compared to Murine Biliary Atresia

基本信息

模态
基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

新生儿胆管结扎小鼠模型单细胞测序鉴定病因特异性巨噬细胞功能并与小鼠胆道闭锁比较

Single Cell Sequencing of a Novel Model of Neonatal Bile Duct Ligation in Mice Identifies Etiology-Specific Macrophage Function Compared to Murine Biliary Atresia

该数据集来自NCBI GEO,包含一项新生儿小鼠胆管结扎(BDL)模型的单细胞RNA测序研究,并与Rhesus Rotavirus诱导的胆道闭锁(BA)模型进行比较。数据覆盖术后第7天BDL与假手术组及DOL14小鼠BA模型的转录组表达谱,可用于分析新生儿胆汁淤积中巨噬细胞亚群的极化差异及病因特异性功能(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景与目的:巨噬细胞(MF)在新生儿梗阻性胆汁淤积的病因中发挥作用,然而精确的MF亚群的作用仍不清楚。我们开发了一种新生儿小鼠胆管结扎(BDL)模型,以表征新生儿胆汁淤积性MF极化的病因特异性差异。方法与结果:对10日龄(DOL)雌性BALB/c小鼠进行新生儿BDL手术,以假剖腹手术作为对照。与Rhesus Rotavirus(RRV)诱导的小鼠胆道闭锁(BA)模型进行比较。评估术后第7天(BDL和假手术组)及小鼠BA(DOL14)的变化,包括实验室数据、组织学(H&E、抗CD45和抗CK19染色)、通过MHCII和Ly6c表达对MF亚群进行流式细胞术分析,以及单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析。新生儿BDL实现了90%的存活率;小鼠胆汁酸升高,b

【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:GPL21103、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=GSE228996

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 06 202,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

背景与目的:巨噬细胞(MF)在新生儿梗阻性胆汁淤积的病因学中发挥作用,然而精确的MF亚群所起的作用仍不明确。我们建立了一种新生小鼠胆管结扎(BDL)模型,以表征新生儿胆汁淤积性MF极化中病因特异性差异。方法与结果:对10日龄(DOL)雌性BALB/c小鼠实施新生BDL手术,以假剖腹术作为对照。与恒河猴轮状病毒(RRV)诱导的小鼠胆道闭锁(BA)模型进行比较。评估术后第7天(BDL组和假手术组)及小鼠BA(DOL14)的变化,包括实验室数据、组织学(H&E、抗CD45和抗CK19染色)、按MHCII和Ly6c表达的MF亚群流式细胞术以及单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析。新生BDL达到90%的存活率;与对照组相比,小鼠胆汁酸、胆红素和丙氨酸氨基转移酶(ALT)升高(所有p < 0.05)。组织学显示新生BDL中存在肝细胞损伤、CD45+门管区浸润和CK19+胆管增殖。

与小鼠BA相比,新生儿BDL显示ALT升高,尽管组织学Ishak评分无差异。新生儿BDL的MHCII-Ly6c+巨噬细胞显著低于小鼠BA,然而,scRNA-seq识别出更大的病因特异性巨噬细胞异质性,与小鼠BA巨噬细胞的细胞杀伤作用相比,新生儿BDL巨噬细胞的内吞作用增加。结论:我们建立了一种创新的低死亡率新生儿梗阻性胆汁淤积小鼠模型。该模型能够与小鼠BA进行比较,以定义病因特异性胆汁淤积性巨噬细胞功能。进一步与人类数据比较可能有助于开发免疫调节疗法以改善患者预后。

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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