VHL缺失通过BMP10诱导的CXCL13信号在肾脏淋巴管中塑造促肿瘤微环境 [scRNA-Seq]

数据基于条件性小鼠模型,在肾小管上皮细胞中敲除Vhlh,模拟人ccRCC早期病变,包含组织学、免疫荧光、免疫组化、流式细胞术及基因表达谱分析

geo
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医学影像分类GPL2424710090
GSE308285: VHL Loss Orchestrates Pro-Tumor Microenvironment Through BMP10-Induced CXCL13 Signaling in Renal Lymphatics [scRNA-Seq]

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

VHL缺失通过BMP10诱导的CXCL13信号在肾脏淋巴管中塑造促肿瘤微环境 [scRNA-Seq]

VHL Loss Orchestrates Pro-Tumor Microenvironment Through BMP10-Induced CXCL13 Signaling in Renal Lymphatics [scRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为VHL Loss Orchestrates Pro-Tumor Microenvironment Through BMP10-Induced CXCL13 Signaling in Renal Lymphatics [scRNA-Seq],属于肿瘤/肾癌分类。数据基于条件性小鼠模型,在肾小管上皮细胞中敲除Vhlh,模拟人ccRCC早期病变,包含组织学、免疫荧光、免疫组化、流式细胞术及基因表达谱分析。文件数量为1,样例为GSE308285_series_matrix.txt.gz,作者Tien、Hsu,发布时间Sep 17 202。可用于研究VHL缺失驱动的肾脏淋巴管重塑、免疫浸润及促肿瘤微环境机制。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):透明细胞肾细胞癌(ccRCC)常与抑癌基因VHL的缺失相关。为研究ccRCC发病的早期事件,我们构建了在肾小管上皮细胞中条件性敲除Vhlh的小鼠模型。该模型表现出类似人ccRCC的关键组织病理学特征,包括上皮结构紊乱、免疫浸润和血管重塑。将Vhlh^loxP/loxP小鼠与Hoxb7-Cre-GFP小鼠杂交,以诱导肾小管特异性Vhlh缺失。使用组织学、免疫荧光、免疫组化和流式细胞术分析肾脏组织。进行增殖、免疫浸润、血管和淋巴结构以及功能性引流测定和基因表达谱分析,以表征表型变化。Vhlh缺陷肾脏表现出透明细胞形态、肾小管肥大,

【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:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308285

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 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

透明细胞肾细胞癌(ccRCC)常与抑癌基因VHL的缺失相关。为探究ccRCC发病的早期事件,我们构建了一种在肾小管上皮细胞中条件性敲除Vhlh的小鼠模型。该模型表现出与人类ccRCC相似的关键组织病理学特征,包括上皮结构紊乱、免疫细胞浸润和血管重塑。我们将Vhlh^loxP/loxP小鼠与Hoxb7-Cre-GFP小鼠杂交,以诱导肾小管特异性Vhlh缺失。采用组织学、免疫荧光、免疫组织化学和流式细胞术对肾脏组织进行分析。通过增殖、免疫浸润、血管和淋巴管结构以及功能性引流试验和基因表达谱分析,以表征表型变化。Vhlh缺陷肾脏表现出透明细胞形态、肾小管肥大,且Ki67⁺上皮细胞增殖较野生型对照增加约4倍。免疫细胞(CD45⁺)浸润和内皮细胞(CD31⁺)扩增显著升高。

淋巴管结构被破坏,LYVE1⁺、VEGFR3⁺和PDPN⁺细胞数量增加,并通过伊文思蓝染料滞留观察到淋巴引流受损。PDPN⁺淋巴管内皮细胞高表达CXCL13,这一发现在小鼠和人类ccRCC组织中均得到验证。由Vhlh缺陷上皮产生的BMP10似乎通过Alk1信号通路诱导CXCL13表达。CXCL13反过来通过CXCR5促进VHL缺陷上皮细胞的增殖、迁移、EMT以及mTOR/ERK活化。CXCL13的基因缺失或Alk1的药理学抑制可减少淋巴管重塑、炎症和上皮增殖。

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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