飞秒激光微沟槽联合CGF通过Smad3/JunD/TIMP-1通路促进种植体穿龈整合及其免疫调控机制

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,围绕飞秒激光微沟槽联合CGF促进种植体穿龈整合的机制展开。研究涉及Smad3/JunD/TIMP-1通路及免疫调控,关注种植体颈环表面结构与生物因子覆盖对软组织黏附的影响,以及微沟槽结构对纤维走向和巨噬细胞表型转化的调节

geo
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基因组分类GPL257609615
GSE288802: Femtosecond laser microgrooves combined with CGF promote implant transgingival integration through Smad3/JunD/TIMP-1 pathway and its immune regulatory mechanism

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

飞秒激光微沟槽联合CGF通过Smad3/JunD/TIMP-1通路促进种植体穿龈整合及其免疫调控机制

Femtosecond laser microgrooves combined with CGF promote implant transgingival integration through Smad3/JunD/TIMP-1 pathway and its immune regulatory mechanism

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,围绕飞秒激光微沟槽联合CGF促进种植体穿龈整合的机制展开。研究涉及Smad3/JunD/TIMP-1通路及免疫调控,关注种植体颈环表面结构与生物因子覆盖对软组织黏附的影响,以及微沟槽结构对纤维走向和巨噬细胞表型转化的调节。数据可用于种植体周围软组织愈合相关基因表达模式分析与分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在种植修复中,早期软组织愈合可形成稳定屏障,防止细菌侵入导致的种植体松动失败。种植体周围上皮与钛种植体表面的黏附通过半桥粒实现。结缔组织界面由成纤维细胞和胶原纤维构成,血管结构差、富含类瘢痕组织,且与钛种植体表面平行。在天然牙中,牙本质表面的胶原纤维呈垂直排列。种植体颈环的表面结构和生物因子覆盖是影响种植体周围软组织黏附的重要因素。微沟槽结构可改变基台与软组织交界处的纤维路径,并调控巨噬细胞的表型转化;浓缩生长因子(Concentrated gro

【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:GPL25760、9615。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=GSE288802

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 01 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

在种植体修复中,早期软组织愈合可形成稳定屏障,防止细菌侵入导致的种植体松动失败。种植体周围上皮与钛种植体表面的黏附通过半桥粒实现。结缔组织界面由成纤维细胞和胶原纤维构成,血管结构较差,富含类瘢痕组织样结构,且与钛种植体表面平行。在天然牙中,牙本质表面的胶原纤维呈垂直排列。种植体颈环处的表面结构及生物因子覆盖是影响种植体周围软组织黏附的重要因素。微沟槽结构可改变基台与软组织交界处的纤维走行路径,并调控巨噬细胞的表型转化;源自血液的浓缩生长因子(CGF)可促进术后牙龈软组织愈合并调节免疫反应。然而,微沟槽与CGF的联合作用尚未见研究。

我们采用飞秒激光在种植体颈环上刻蚀微沟槽,并通过浸泡使CGF渗透进入种植体颈环微沟槽内,使微沟槽结构与CGF联合发挥作用。将种植体植入比格犬牙槽骨内,检查牙龈的颜色、形态、质地及龈缘位置等相关临床数据测量。随后,将种植体连同周围软硬组织一并取材,以保留软组织附着能力和生物学宽度识别能力,用于组织学制备与分析。本研究深入探讨了促进种植体穿龈整合、使胶原纤维垂直锚定、使结缔组织黏附更加稳定牢固的现象及其免疫调节机制。本研究构建了一种种植体

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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