GSE338072:单细胞RNA测序揭示巨噬细胞参与主动脉瓣狭窄进展[空间转录组]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为单细胞RNA测序揭示巨噬细胞参与主动脉瓣狭窄进展的空间转录组部分,仅含 1 个文件 GSE338072_series_matrix.txt.gz

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基因组分类OtherGPL342849606
GSE338072: Single-Cell RNA Sequencing Unveils Macrophage Involvement in Aortic Valve Stenosis Progression [spatial transcriptome]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE338072:单细胞RNA测序揭示巨噬细胞参与主动脉瓣狭窄进展[空间转录组]

Single-Cell RNA Sequencing Unveils Macrophage Involvement in Aortic Valve Stenosis Progression [spatial transcriptome]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为单细胞RNA测序揭示巨噬细胞参与主动脉瓣狭窄进展的空间转录组部分,仅含 1 个文件 GSE338072_series_matrix.txt.gz。源站描述指出钙化性主动脉瓣狭窄是与年龄相关的进展性疾病,慢性炎症是其发病关键因素,但免疫细胞图谱及其与非免疫细胞的相互作用尚不清楚;研究旨在单细胞水平刻画钙化性主动脉瓣狭窄的免疫细胞景观并评估抗炎治疗潜力。数据可用于免疫细胞分类与微环境分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:钙化性主动脉瓣狭窄(AS)是一种与年龄相关的进展性疾病,全球患病率不断上升。尽管慢性炎症是其发病机制中的关键因素,但详细的免疫细胞图谱及其与非免疫细胞的相互作用仍知之甚少。本研究旨在单细胞水平刻画钙化性AS的免疫细胞景观,并评估抗炎治疗的潜力。

【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:Other、GPL34284、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=GSE338072

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,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

引言:钙化性主动脉瓣狭窄(AS)是一种与年龄相关的进展性疾病,全球患病率不断上升。尽管慢性炎症是其发病机制中的关键因素,但详细的免疫细胞谱及其与非免疫细胞的相互作用仍知之甚少。本研究旨在在单细胞水平上刻画钙化性AS的免疫细胞图谱,并评估抗炎治疗的潜力。方法:从4例非钙化性主动脉瓣反流(AR)患者和11例接受外科主动脉瓣置换术的AS患者获取人主动脉瓣样本。对CD45+免疫细胞进行单细胞3’基因表达测序(scRNA-seq (3’)),同时对未分选细胞进行单细胞RNA测序Flex(scRNA-seq (Flex))和批量RNA测序。此外,在主动脉瓣导丝损伤诱导的小鼠AS模型中进行了抗TNFα抗体实验。结果:在髓系细胞中,与AR瓣膜相比,AS瓣膜中LYVE1驻留巨噬细胞显著减少,而表达促炎基因的经典单核细胞和C1Q巨噬细胞增加。

这些巨噬细胞与瓣膜间质细胞表现出强烈的相互作用,尤其是与表达COMP和SPARC的成软骨亚型。在小鼠模型中,抗TNFα治疗显著减少了主动脉瓣钙化,且未出现血液学并发症。结论:本研究首次整合了人主动脉瓣的scRNA-seq(3’)和scRNA-seq(Flex)分析,揭示了钙化性AS中免疫细胞的单细胞水平特征及其与非免疫细胞的相互作用。这些发现提示抗炎治疗可能成为钙化性AS的治疗靶点。

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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