泄漏型人结肠模型揭示早期Clostridioides difficile毒素暴露中顶端/基底细胞毒性解偶联

该数据集来自NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,基于高通量测序表达谱,涉及人结肠上皮单层模型在Clostridioides difficile毒素暴露下的转录组变化

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基因组预测GPL246769606
GSE223605: A Leaky Human Colon Model Reveals Uncoupled Apical/Basal Cytotoxicity in Early Clostridioides difficile Toxin Exposure

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

泄漏型人结肠模型揭示早期Clostridioides difficile毒素暴露中顶端/基底细胞毒性解偶联

A Leaky Human Colon Model Reveals Uncoupled Apical/Basal Cytotoxicity in Early Clostridioides difficile Toxin Exposure

该数据集来自NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,基于高通量测序表达谱,涉及人结肠上皮单层模型在Clostridioides difficile毒素暴露下的转录组变化。数据覆盖顶端/基底毒素应用及屏障功能相关基因表达,可用于研究早期毒素毒性动力学、疾病病因及临床前模型开发(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Clostridioides difficile(C. difficile)毒素A(TcdA)和B(TcdB)引起抗生素相关性结肠炎,增加发病率和死亡率。准确的体外模型对于检测早期毒性动力学、研究疾病病因以及开发新疗法的临床前模型是必要的。癌细胞系和类器官的特性本质上限制了这些努力。我们开发了具有屏障功能的成体干细胞来源的分化人结肠上皮(hCE)单层,研究了毒素应用于单层顶端/基底侧的影响,并评估了泄漏的上皮屏障是否增强毒性。单细胞RNA测序(scRNAseq)将C. difficile相关基因映射到人肠道上皮谱系。转录组学为干细胞分化时机提供信息,以实现类似体内观察到的体外结肠细胞成熟。跨上皮

【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:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE223605

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 05 202,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

艰难梭菌(Clostridioides difficile,C. difficile)毒素A(TcdA)和毒素B(TcdB)可引起抗生素相关性结肠炎,增加发病率和死亡率。准确的体外模型对于检测早期毒性动力学、探究疾病病因以及开发新疗法的临床前模型至关重要。癌细胞系和类器官的固有特性限制了这些研究。我们开发了具有屏障功能的成体干细胞来源的分化人结肠上皮(hCE)单层细胞,研究了毒素施加于单层细胞顶端/基底侧的影响,并评估了渗漏性上皮屏障是否会增强毒性。单细胞RNA测序(scRNAseq)将艰难梭菌相关基因定位到人肠道上皮细胞谱系。转录组学指导了干细胞分化时机的选择,以实现体外结肠细胞成熟,类似于体内观察到的状态。跨上皮电阻(TEER)和荧光葡聚糖通透性实验通过毒素暴露后屏障丧失来测量细胞毒性。使用双氯芬酸诱导渗漏性上皮屏障。scRNAseq显示毒素受体在人肠道各谱系中广泛且可变表达。

吸收性结肠细胞通常表现出增强的毒素受体、Rho GTPase和细胞连接表达。分化22天的Caco-2细胞仍保持未成熟状态,而hCE单层则类似于成熟结肠细胞。hCE单层在分化1天后即表现出高屏障功能。向单层基底侧施加TcdA/B会导致更强的毒性和细胞凋亡。双氯芬酸诱导hCE单层出现渗漏并增强顶端TcdB暴露的毒性。顶端与基底侧的毒性是不耦合的,基底侧毒性起效更快且幅度更大。渗漏的细胞旁连接增强了顶端TcdB暴露的毒性。hCE单层代表了一种生理相关且敏感的培养系统,可用于评估微生物毒素对肠道上皮的影响。

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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