CD163表达定义红髓巨噬细胞亚群在血期疟疾中与边缘嗜金属巨噬细胞互作

数据围绕血期疟疾中脾脏巨噬细胞亚群,特别是 CD163 高表达红髓巨噬细胞(CD163high RPM)的转录组特征、发育来源与长期动态,以及与边缘嗜金属巨噬细胞的互作

geo
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基因组分类GPL3017210090
GSE303987: CD163 Expression Defines a Red Pulp Macrophage Subset Engaged in Crosstalk with Marginal Metallophilic Macrophages During Blood-Stage Malaria

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

CD163表达定义红髓巨噬细胞亚群在血期疟疾中与边缘嗜金属巨噬细胞互作

CD163 Expression Defines a Red Pulp Macrophage Subset Engaged in Crosstalk with Marginal Metallophilic Macrophages During Blood-Stage Malaria

该数据集来自 NCBI GEO(GSE303987),包含 1 个文件 GSE303987_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL30172。数据围绕血期疟疾中脾脏巨噬细胞亚群,特别是 CD163 高表达红髓巨噬细胞(CD163high RPM)的转录组特征、发育来源与长期动态,以及与边缘嗜金属巨噬细胞的互作。可用于研究疟疾感染下巨噬细胞亚群的分类、耗竭与恢复机制,以及感染诱导溶血和铁耗竭对 CD163 表达的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脾脏含有支持循环稳态并启动免疫反应的独特巨噬细胞亚群。然而,这些群体的起源和长期动态仍不完全清楚。在此,我们鉴定出一个转录和发育上独特的表达 CD163 的红髓巨噬细胞(CD163high RPM)群体,它起源于卵黄囊祖细胞,并在稳态条件下维持 CD163 表达。利用命运图谱模型,我们显示 CD163- RPM 在衰老过程中逐渐被单核细胞补充,而 CD163high RPM 则更倾向于自我维持并占据血管相关生态位。在血期疟疾期间,CD163high RPM 迅速耗竭,尽管寄生虫血症被清除仍无法恢复。机制上,CD163 表达的丧失由感染诱导的溶血和铁耗竭驱动,而非寄生虫持续存在。单细

【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:GPL30172、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=GSE303987

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 29 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

脾脏中存在不同的巨噬细胞亚群,它们支持循环稳态并启动免疫反应。然而,这些群体的个体发生和长期动态仍未被完全理解。在此,我们鉴定出一个在转录和发育上独特的表达CD163的红髓巨噬细胞(CD163高表达RPM)群体,该群体起源于卵黄囊祖细胞,并在稳态条件下维持CD163表达。利用命运图谱模型,我们显示CD163阴性RPM在衰老过程中逐渐被单核细胞补充,而CD163高表达RPM则倾向于自我维持并占据血管相关生态位。在血液期疟疾中,CD163高表达RPM迅速耗竭,且尽管寄生虫血症被清除仍无法恢复。在机制上,CD163表达的丧失由感染诱导的溶血和铁耗竭驱动,而非寄生虫持续存在。单细胞RNA测序揭示,CD163高表达RPM在稳态下作为主导信号枢纽,但疟疾破坏了这些细胞间通讯网络,包括与边缘嗜金属巨噬细胞(MMMs)之间一种此前未被认识的相互作用。

CD163缺陷加剧边缘区结构解体,并选择性损害MMM恢复,突显了RPMs与MMMs之间一条依赖CD163的调控轴。本研究提供了脾巨噬细胞的全面个体发生与功能图谱,并揭示了一种来源于卵黄囊的特化CD163高表达RPM亚群的持续丢失,在感染消退后很久仍会重塑脾脏结构和巨噬细胞间串扰。

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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