幼年型系统性硬化症单核细胞自体干细胞移植后纵向CITE-seq分析

该数据集来自NCBI,包含3例幼年型系统性硬化症(jSSc)患者在接受自体干细胞移植(ASCT)前及移植后6、12、24个月的外周血单个核细胞(PBMC)样本,采用CITE-seq技术同时检测转录组和表面蛋白

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基因组回归GPL246769606
GSE332819: Longitudinal CITE-seq analysis in juvenile-onset systemic sclerosis monocytes following autologous stem cell transplant

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

幼年型系统性硬化症单核细胞自体干细胞移植后纵向CITE-seq分析

Longitudinal CITE-seq analysis in juvenile-onset systemic sclerosis monocytes following autologous stem cell transplant

该数据集来自NCBI,包含3例幼年型系统性硬化症(jSSc)患者在接受自体干细胞移植(ASCT)前及移植后6、12、24个月的外周血单个核细胞(PBMC)样本,采用CITE-seq技术同时检测转录组和表面蛋白。研究使用新设计的广义线性模型分析纵向变化,识别随时间下降的基因和通路。数据可用于研究ASCT后免疫稳态恢复机制及jSSc单核细胞的纵向分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):幼年型系统性硬化症(jSSc)是一种罕见且严重的自身免疫性疾病,以皮肤纤维化和多器官系统损伤为特征。本研究针对jSSc患者实施自体干细胞移植(ASCT),这是一种新近可用的治疗方案,旨在恢复免疫稳态。在此,我们分析了3例jSSc患者在ASCT前以及治疗后6、12和24个月的外周血单个核细胞(PBMC)。这些样本随后通过转录组和表位的细胞索引技术(CITE-seq)进行测序并用抗体标记。为了分析这些样本及其随时间的变化,本研究采用了一种新设计的广义线性模型。该模型改编自一种已有方法,加入了一个表示ASCT后时间的系数,以识别许多具有下降纵向趋势的基因和通路,其中许多此前已被暗示

【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:GPL24676、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=GSE332819

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 30 202,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

幼年系统性硬化症(jSSc)是一种罕见的严重自身免疫性疾病,以皮肤纤维化和多器官系统损伤为特征。本研究在jSSc患者中实施了自体干细胞移植(ASCT),这是一种旨在恢复免疫稳态的新近可用的治疗方案。在此,我们分析了3例jSSc患者在ASCT前以及治疗后6、12和24个月的外周血单核细胞(PBMCs)。随后对这些样本进行测序,并使用转录组和表位的细胞索引技术(CITE-seq)标记抗体。为了分析这些样本及其随时间的变化,本研究采用了一种新设计的广义线性模型。该模型借鉴自一种已有方法,并引入了自ASCT以来的时间系数,以识别众多具有纵向下降趋势的基因和通路,其中许多此前已被认为与SSc的发生发展相关,可能有助于进一步理解疾病发病机制。我们的纵向差异基因表达分析主要聚焦于单核细胞,这些细胞在多个致病基因/通路中表现出明显的下降趋势。

具体而言,与健康对照组相比,jSSc单核细胞在基线时由核因子-κB(NF-κB)驱动的炎症信号增强,但在ASCT后随时间推移下降至与健康单核细胞水平相当。我们还注意到,jSSc单核细胞中SERPINE1的表达在纵向随访中急剧下降,该基因此前已被认为与SSc发病机制相关。该工作流程描述了接受ASCT的三例jSSc患者的免疫重编程过程,并引入了一个具有统计学依据的纵向单细胞建模框架。

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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