氧化应激处理大鼠滑膜成纤维细胞构建衰老滑膜类器官模型

该数据集来自 NCBI GEO(GSE300993),包含 1 个文件,主题为高通量测序表达谱分析。研究以大鼠正常滑膜成纤维细胞为对象,用 H2O2 诱导细胞衰老,检测 SA-β-gal 阳性率及衰老相关基因表达,并将正常或衰老细胞包埋于 Matrigel 中构建滑膜类器官(Cont-Org 与 H

geo
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基因组分类GPL2594710116
GSE300993: Generation of a senescent synovial organoid model using rat synovial fibroblasts treated with oxidative stress

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

氧化应激处理大鼠滑膜成纤维细胞构建衰老滑膜类器官模型

Generation of a senescent synovial organoid model using rat synovial fibroblasts treated with oxidative stress

该数据集来自 NCBI GEO(GSE300993),包含 1 个文件,主题为高通量测序表达谱分析。研究以大鼠正常滑膜成纤维细胞为对象,用 H2O2 诱导细胞衰老,检测 SA-β-gal 阳性率及衰老相关基因表达,并将正常或衰老细胞包埋于 Matrigel 中构建滑膜类器官(Cont-Org 与 H2O2-Org)。数据可用于研究衰老滑膜成纤维细胞通过 SASP 形成的微环境及其在骨关节炎发病中的作用,支持衰老相关基因表达与类器官模型的转录组分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):骨关节炎(OA)是一种常见的与年龄相关的关节疾病,以软骨丢失和滑膜炎为特征。细胞衰老通过衰老相关分泌表型(SASP)促进慢性炎症。近期证据表明,衰老的滑膜成纤维细胞(SFs)参与 OA 的发病机制。然而,通过 SASP 形成的衰老 SFs 微环境的体外建模仍然有限。在此,我们使用衰老的大鼠 SFs 开发了一种三维(3D)衰老滑膜类器官模型。我们在单层培养中用 H2O2 处理大鼠正常 SFs 以诱导细胞衰老。H2O2 处理显著增加了衰老相关 β-半乳糖苷酶(SA-β-gal)阳性率和衰老相关基因的表达。然后,通过将正常或衰老 SFs 包埋于 Matrigel 中生成滑膜类器官(Cont-Org 或 H2O2-Org)。H2O2-Org 形成了增厚的 l

【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:GPL25947、10116。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=GSE300993

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 28 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

骨关节炎(OA)是一种常见的与年龄相关的关节疾病,以软骨丢失和滑膜炎为特征。细胞衰老通过衰老相关分泌表型(SASP)促进慢性炎症。近期证据表明,衰老的滑膜成纤维细胞(SFs)参与OA的发病机制。然而,通过SASP由衰老SFs形成的微环境的体外建模仍然有限。在此,我们利用衰老的大鼠SFs构建了三维(3D)衰老滑膜类器官模型。我们用H2O2处理单层培养的大鼠正常SFs以诱导细胞衰老。H2O2处理显著增加了衰老相关β-半乳糖苷酶(SA-β-gal)阳性率及衰老相关基因的表达。随后,通过将正常或衰老SFs包埋于Matrigel中生成滑膜类器官(Cont-Org或H2O2-Org)。与Cont-Org相比,H2O2-Org形成了增厚的衬里层和独特的转录组谱。富集分析鉴定出与ECM组织、生长因子应答以及PI3K-Akt/MAPK信号传导相关的基因上调。

H2O2-Org表现出独特的分泌表型,其特征是多种ECM成分、ECM降解酶和促炎因子的表达升高。H2O2-Org中衰老相关基因集的表达水平高于Cont-Org和经H2O2处理的单层SFs。对H2O2-Org的蛋白质-蛋白质相互作用分析鉴定出Il6、Tgfb1、Mmp13和Ngf等核心枢纽基因,其上调也在蛋白质水平得到证实。与人OA滑膜的单细胞RNA测序数据比较显示,H2O2-Org与人OA SFs之间存在转录相似性。我们的研究结果表明,衰老滑膜类器官忠实再现了衰老SF微环境的关键特征,并将为聚焦细胞衰老的OA研究提供理想平台。

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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