人类成人口腔成纤维细胞驱动免疫调节的单细胞与空间蛋白转录组图谱
该数据集为人类成人口腔组织的整合单细胞与双平台空间蛋白转录组图谱,覆盖超过25万个单细胞转录组和超过400万个空间分辨细胞,涉及13个生态位

基本信息
资源简介
人类成人口腔成纤维细胞驱动免疫调节的单细胞与空间蛋白转录组图谱
An Integrated Single-Cell and Spatial Proteotranscriptomics Atlas of Fibroblast-Driven Immunoregulation within the Human Adult Oral Cavity
该数据集为人类成人口腔组织的整合单细胞与双平台空间蛋白转录组图谱,覆盖超过25万个单细胞转录组和超过400万个空间分辨细胞,涉及13个生态位。数据定义了健康状态下的组织细胞邻域与多细胞互作模块,揭示以 peri-epithelial 成纤维细胞为中心、富集效应细胞因子的枢纽,并协调了八种成纤维细胞亚型。该数据可用于研究口腔黏膜免疫调节架构、成纤维细胞异质性及空间多组学整合分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 21 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管人类口腔组织作为屏障界面具有核心作用,其免疫调节架构仍定义不清。我们提出了首个口腔组织的整合单细胞与双平台空间蛋白转录组图谱,分析了超过25万个单细胞转录组和超过400万个空间分辨细胞,覆盖13个生态位。利用我们支持AI的AstroSuite(TACIT、Constellation、STARComm、hist2omics),我们定义了健康状态下的组织细胞邻域(TCNs)和多细胞互作模块(MCIMs),揭示了以 peri-epithelial 成纤维细胞为中心、富集效应细胞因子的枢纽。我们将八种成纤维细胞亚型(universal、immune、peri-epithelial、peri-vascular、peri-neural、APC-like、stress-responsive 和 myofibroblasts)进行了协调,其中 stress-responsive 亚型在黏膜(Type I)和腺体(Type II)之间分配。空间多组学映射了空间上……
【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:GPL30173、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=GSE317219
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 20 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
人类口腔组织作为屏障界面具有核心作用,但其免疫调节架构仍不明确。我们首次构建了口腔组织的整合单细胞与双平台空间蛋白转录组图谱,分析了13个生态位中超过250,000个单细胞转录组和超过4百万个空间分辨细胞。利用我们的人工智能工具AstroSuite(TACIT、Constellation、STARComm、hist2omics),我们定义了健康状态下的组织结构细胞邻域(TCNs)和多细胞相互作用模块(MCIMs),揭示了以上皮周围成纤维细胞为中心、富集效应细胞因子的枢纽。我们统一了八种成纤维细胞亚型(通用型、免疫型、上皮周围型、血管周围型、神经周围型、APC样型、应激响应型和肌成纤维细胞),其中应激响应型亚型在黏膜(I型)和腺体(II型)之间分布。空间多组学映射了空间上反复出现的受体–配体程序,并确定黏膜应激响应型成纤维细胞为推定的免疫调节枢纽。
在慢性牙周炎中,对健康和疾病数据集的微环境感知整合揭示了成纤维细胞表型及配体::受体网络被重塑为交错分布的炎症与修复微环境。疾病微环境表现出碎片化、MHC-I⁺、MHC-II⁺和PD-L1⁺成纤维细胞的扩增,并预测在异位淋巴结构与T细胞发生空间相互作用。Drug2Cell分析突出了可药物干预的基质::免疫网络。总之,该蛋白质转录组图谱将成纤维细胞定位为人类口腔组织结构免疫的核心构建者,并建立了一个可扩展的框架,用于在健康和慢性疾病中精准靶向其他屏障器官的基质::免疫生态系统。
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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