GSE330473:供体固有再生潜能超越组织相容性影响非人灵长类iPSC来源骨骼肌移植

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE330473,聚焦非人灵长类iPSC来源骨骼肌移植中供体固有再生潜能与组织相容性的相对作用

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基因组分类GPL369459541
GSE330473: Donor-intrinsic Regenerative Potential Outweighs Histocompatibility in iPSC-Derived Skeletal Muscle Engraftment in Nonhuman Primates

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE330473:供体固有再生潜能超越组织相容性影响非人灵长类iPSC来源骨骼肌移植

Donor-intrinsic Regenerative Potential Outweighs Histocompatibility in iPSC-Derived Skeletal Muscle Engraftment in Nonhuman Primates

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE330473,聚焦非人灵长类iPSC来源骨骼肌移植中供体固有再生潜能与组织相容性的相对作用。研究从五只经HLA筛查的毛里求斯来源食蟹猴建立iPSC系,通过PAX7条件表达分化为肌源性祖细胞,并移植到部分及完全错配的无关供体受体中。数据包含1个文件(GSE330473_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱分析,可用于研究移植后基因表达变化及供体因素对肌肉植入的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):诱导多能干细胞(iPSC)来源的肌源性祖细胞是肌营养不良症再生治疗的有前景平台,但HLA相容性对肌肉植入的重要性尚不清楚。鉴于与人类的密切遗传关系,非人灵长类(NHP)系统是研究这一问题的理想选择。在此,我们从五只经HLA筛查的合格毛里求斯来源食蟹猴中建立了iPSC系,并使用PAX7条件表达将其分化为肌源性祖细胞。经过广泛表征后,从每个NHP供体中选择一个iPSC克隆用于移植到NHP受试者中。在没有淋巴细胞清除的情况下,使用维持水平的他克莫司单药治疗,三名受体中的每一只都在不同部位局部注射了来自部分和完全错配无关供体的肌源性祖细胞

【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:GPL36945、9541。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=GSE330473

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 15 202,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

诱导多能干细胞(iPSC)来源的肌源性祖细胞为肌营养不良症的再生治疗提供了有前景的平台,然而HLA相容性对肌肉植入的重要性尚知之甚少。鉴于非人灵长类(NHP)与人类在遗传上的密切关系,NHP系统是研究这一问题的理想模型。在此,我们从五只经HLA筛查合格的毛里求斯原产食蟹猴中建立了iPSC系,并利用PAX7条件性表达将其分化为肌源性祖细胞。经过全面表征后,从每只NHP供体中选取一个iPSC克隆用于移植至NHP受试者。在未进行淋巴细胞清除的情况下,采用维持剂量的他克莫司单药治疗,对三名受者分别在不同部位局部注射了来自部分错配和完全错配无关供体的肌源性祖细胞,以及自体对应细胞(完全匹配)。另有两名供体也在无免疫抑制的自体环境下进行了评估。

我们发现,再生潜能的差异主要取决于供体自身因素,并且令人瞩目的是,我们在HLA完全错配的同种异体移植中观察到了显著的肌纤维植入。本研究建立了一个严格的临床前非人灵长类(NHP)平台,用于评估干细胞来源的肌肉移植物,为供体选择、植入效率以及免疫相容性对再生结果的影响提供了定量见解。这些结果支持了基于异体诱导多能干细胞(iPSC)的疗法用于肌营养不良症的可行性,并为转化应用中优化供体选择策略提供了框架。

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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