骨髓间质轻链淀粉样变及其微环境

该数据集来自 NCBI GEO(GSE239717),聚焦系统性轻链淀粉样变(AL)患者骨髓间质淀粉样沉积及其邻近组织反应

geo
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基因组分类GPL216979606
GSE239717: Bone Marrow Interstitial Light-chain Amyloid and its Microenvironment

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

骨髓间质轻链淀粉样变及其微环境

Bone Marrow Interstitial Light-chain Amyloid and its Microenvironment

该数据集来自 NCBI GEO(GSE239717),聚焦系统性轻链淀粉样变(AL)患者骨髓间质淀粉样沉积及其邻近组织反应。数据比较了伴(+MA)与不伴(-MA)间质淀粉样变的 AL 患者骨髓 CD138 去除的穿刺液单核细胞,采用基因表达谱(GEP)和单细胞 RNA 测序(scRNA seq)进行分析。GEP 未发现蛋白酶或载脂蛋白基因的差异表达,但 +MA 病例中参与氧运输的红系基因(包括 TMCC2)显著上调;单细胞水平上 CD14+ 单核细胞增加 22%,粒-单核祖细胞减少 66%。该数据可用于研究骨髓间质淀粉样变的转录组特征与微环境细胞组成变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):淀粉样沉积及邻近组织反应仍知之甚少。20% 的系统性轻链淀粉样变(AL)患者具有含克隆性 Ig 轻链纤维和载脂蛋白伴侣蛋白的间质骨髓淀粉样变。我们通过基因表达谱(GEP)和单细胞 RNA 测序(scRNA seq)比较了伴(+MA)与不伴(-MA)间质淀粉样变的 AL 患者骨髓中 CD138 去除的穿刺液单核细胞(MNC)。GEP 显示两组间蛋白酶或载脂蛋白基因无差异表达,但 +MA 病例中参与氧运输的红系基因显著上调,包括跨膜和卷曲螺旋结构域家族 2(TMCC2)。在单细胞水平的 +MA 骨髓中,CD14+ 单核细胞增加 22%,粒-单核祖细胞减少 66%,红系-巨核细胞

【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:GPL21697、9606。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE239717

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 01 202,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

淀粉样沉积及其邻近组织反应仍知之甚少。20%的系统性轻链淀粉样变性(AL)患者骨髓间质中存在淀粉样物质,其中含有克隆性Ig轻链纤维和载脂蛋白伴侣蛋白。我们通过基因表达谱分析(GEP)和单细胞RNA测序(scRNA seq),比较了伴有(+MA)和不伴有(-MA)间质淀粉样物质的AL患者骨髓中CD138去除后的穿刺抽吸物单核细胞(MNC)。GEP显示两组之间蛋白水解酶或载脂蛋白相关基因无差异表达,但+MA病例中参与氧运输的红系基因显著上调,包括跨膜和卷曲螺旋结构域家族2(TMCC2)。在单细胞水平上,+MA骨髓中CD14+单核细胞增加22%,粒细胞-单核细胞祖细胞减少66%,红系-巨核细胞祖细胞及早期和晚期红系祖细胞增加高达五倍。基因富集研究表明,+MA骨髓中TNFα信号通路、免疫激活、单核细胞缺氧和红细胞生成通路显著富集。

我们还通过免疫沉淀和免疫印迹比较了外周血和骨髓血浆中与红系蛋白TMCC2形成复合物的载脂蛋白和轻链,并通过ELISA检测了骨髓中载脂蛋白E和J的水平。载脂蛋白J在血液中与轻链强关联,而载脂蛋白E则不然;而在+MA骨髓血浆中,J和E均与轻链强关联存在。+MA骨髓血浆中载脂蛋白E和J的含量也显著更高。总之,伴有间质性淀粉样变的骨髓为研究淀粉样变对细胞和再生活动的影响以及分子伴侣在淀粉样变形成中的参与提供了机会。

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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