小鼠指端截肢伤口床转录组景观定义再生与非再生结局

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE279540

标准获取流程：

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

在小鼠远端末节指骨（P3）中，为何截肢不足指趾的33%会导致再生，而截肢超过67%则导致非再生，仍是一个谜。揭示这种差异背后的分子机制可能为再生医学提供关键见解。在本研究中，我们旨在探究创面床内的组织，以理解与再生性和非再生性结局相关的组织微环境。我们采用了小鼠P3特异性截肢模型，并结合时间序列RNA-seq以及用促炎和抗炎细胞因子刺激的巨噬细胞实验，来探索这些机制。我们的研究结果显示，与再生性指趾相比，非再生性指趾在创面床中表现出更强烈的早期转录反应。此外，早期巨噬细胞表型在再生性与非再生性结局之间存在明显差异。再生性指趾还显示出与骨形态发生蛋白2（Bmp2）相关的独特共表达模块。

再生与非再生指（趾）之间的差异表达基因（DEGs）富集于若干转录因子的靶标中，如HOX基因家族的HOXA11和HOXD11，并呈现时间依赖性的富集模式。这些转录因子以在骨再生、骨骼模式形成、成骨细胞活性、骨折愈合、血管生成及关键信号通路中的作用而著称，可能作为再生基因特征的主调控因子。此外，我们开发了一种深度学习AI模型，能够从RNA-seq数据预测截肢后的时间和水平，表明再生概率可能“编码”于对截肢的转录组响应之中。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。