AL淀粉样变性浆细胞及其骨髓微环境的单细胞与克隆分析

该数据集来自NCBI GEO,包含对新诊断未治疗AL淀粉样变性患者与健康受试者骨髓进行的5'单细胞RNA测序数据,并涉及T、B细胞受体谱分析

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时间序列分类GPL246769606
GSE292189: Single cell and clonal analysis of AL amyloidosis plasma cells and their bone marrow microenvironment

基本信息

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时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

AL淀粉样变性浆细胞及其骨髓微环境的单细胞与克隆分析

Single cell and clonal analysis of AL amyloidosis plasma cells and their bone marrow microenvironment

该数据集来自NCBI GEO,包含对新诊断未治疗AL淀粉样变性患者与健康受试者骨髓进行的5'单细胞RNA测序数据,并涉及T、B细胞受体谱分析。数据覆盖AL淀粉样变性浆细胞及其骨髓微环境的转录特征,可用于研究正常造血受抑、CD16单核细胞与CD4+ T细胞亚群扩增、干扰素α/γ反应增强及TNF-α信号减弱等免疫细胞转录变化,以及评估B/T细胞克隆扩增情况(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):AL淀粉样变性是一种以骨髓中克隆性浆细胞扩增及错误折叠的免疫球蛋白游离轻链介导的远处终末器官损伤为特征的疾病。目前关于AL淀粉样变性浆细胞及其周围骨髓微环境功能特征的数据有限。我们对9例新诊断、未治疗的AL淀粉样变性患者和8名健康受试者进行了5'单细胞RNA测序。我们识别出AL淀粉样变性患者中正常骨髓造血普遍受抑,同时CD16单核细胞和CD4+ T细胞亚群出现明显扩增。我们检测到免疫细胞中广泛发生的显著转录变化,表现为干扰素α和γ反应增强以及TNF-α信号减弱。T和B细胞受体谱分析显示AL淀粉样变性中B或T细胞无明显克隆性扩增。

【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: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=GSE292189

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 06 202,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

AL淀粉样变性是一种以骨髓中克隆性浆细胞扩增及由错误折叠的免疫球蛋白游离轻链介导的远处终末器官损伤为特征的疾病。目前关于AL淀粉样变性浆细胞的功能特征及其周围骨髓微环境的数据有限。我们对9例新诊断、未经治疗的AL淀粉样变性患者和8名健康受试者进行了5’单细胞RNA测序。我们发现AL淀粉样变性患者正常骨髓造血普遍受抑,同时CD16单核细胞和CD4+ T细胞亚群明显扩增。我们检测到免疫细胞中广泛存在显著的转录变化,表现为干扰素α和γ反应增强、TNF-α信号减弱。T细胞和B细胞受体谱分析显示AL淀粉样变性患者中B细胞或T细胞无明显克隆性扩增。然而,我们注意到AL淀粉样变性患者中一个独特的非恶性浆细胞群体不成比例地扩增。

最后,基于其独特的VDJ重排鉴定出克隆性AL淀粉样变性浆细胞,与自体的多克隆浆细胞相比,这些细胞显示出参与蛋白质稳态和抗原加工的基因表达增加。患者间的转录异质性明显,反映常见基因组易位的转录状态易于识别。总体而言,本研究明确了AL淀粉样变性浆细胞及其周围骨髓微环境的转录特征,确定了可作为更大规模研究中早期诊断候选标志物的转录特征,以及潜在的分子治疗靶点。

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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