获得性特发性再生障碍性贫血患者骨髓间充质干细胞的转录组分析

该数据集来自 NCBI GEO,包含获得性特发性重型再生障碍性贫血(SAA)患者与健康对照者骨髓来源间充质干细胞(MSC)的 bulk mRNA 测序数据,共 1 个文件

geo
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基因组分类GPL301739606
GSE293806: Transcriptomic profiling of bone marrow-derived mesenchymal stromal cells from patients with acquired idiopathic aplastic anemia.

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

获得性特发性再生障碍性贫血患者骨髓间充质干细胞的转录组分析

Transcriptomic profiling of bone marrow-derived mesenchymal stromal cells from patients with acquired idiopathic aplastic anemia.

该数据集来自 NCBI GEO,包含获得性特发性重型再生障碍性贫血(SAA)患者与健康对照者骨髓来源间充质干细胞(MSC)的 bulk mRNA 测序数据,共 1 个文件。研究旨在识别与疾病病理生理相关的基因及潜在治疗靶点,已鉴定出 306 个差异表达基因。数据可用于再生障碍性贫血骨髓微环境异常及 MSC 功能障碍的转录组特征分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):获得性再生障碍性贫血(AA)是一种以骨髓(BM)衰竭为特征的罕见疾病,表现为造血干细胞和祖细胞(HSC/HPC)严重减少以及骨髓微环境破坏,包括骨髓被脂肪细胞替代。虽然细胞毒性 T 细胞介导的 HSC/HPC 破坏是 AA 发病机制中的关键因素,但干细胞龛的改变也参与其中。研究报道了骨髓内间充质干细胞(MSC)功能异常,但结果并不一致。在本研究中,我们对获得性特发性重型 AA(SAA)患者和健康对照者的骨髓来源 MSC 进行了 bulk mRNA 测序,以识别与疾病病理生理相关的基因和潜在治疗靶点。使用校正 p 值(padj)1.5 作为 AA 中上调基因的阈值,我们鉴定了 306 个差异表达基因(DEG):188 个下调

【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:GPL30173、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=GSE293806

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 03 202,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

获得性再生障碍性贫血(AA)是一种以骨髓(BM)衰竭为特征的罕见疾病,表现为造血干细胞和祖细胞(HSC/HPC)严重减少以及骨髓微环境破坏,包括脂肪细胞替代骨髓。虽然细胞毒性T细胞介导的HSC/HPC破坏是AA发病机制中的关键因素,但干细胞龛的改变也参与其中。研究报道了骨髓内间充质基质细胞(MSC)功能异常,但研究结果并不一致。在本研究中,我们对获得性特发性重型AA(SAA)患者和健康对照者的骨髓来源MSC进行了批量mRNA测序,以识别与疾病病理生理学相关的基因及潜在治疗靶点。采用校正p值(padj)< 0.05以及AA中下调基因log2倍数变化(L2FC)截断值< -1.5、上调基因> 1.5的标准,我们鉴定出306个差异表达基因(DEG):188个下调,118个上调。

与对照组相比,在AA来源的MSCs中观察到与免疫应答改变、脂肪生成、脂质代谢、成骨细胞分化、破骨细胞活性、细胞外基质(ECM)重塑、细胞相互作用、造血支持、血管生成、DNA修复/损伤应答以及应激反应相关的分子模式。此外,还鉴定出与Wnt/β-catenin、MAPK、PI3K/AKT、JAK/STAT和NF-κB信号通路相关的基因表达谱,尽管结果存在差异。本研究旨在为AA中改变的BM微环境提供新的见解,增进我们对疾病机制的理解,并促进新型治疗策略的开发。

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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