PDAC小鼠模型中局部炎症先于呼吸肌消耗与纤维化重塑

该数据集来自 NCBI GEO(GSE271521),针对原位小鼠胰腺(KPC)肿瘤模型,在反映前恶病质(D8、D10)、轻中度恶病质(D12、D14)和晚期恶病质(终点)的时间点采集膈肌,进行时序组织学和转录组分析,以探究 PDAC 驱动呼吸肌消耗与纤维化重塑的机制

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时间序列回归GPL3113610088
GSE271521: Local inflammation precedes respiratory muscle wasting and fibrotic remodeling in a mouse model of PDAC

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

PDAC小鼠模型中局部炎症先于呼吸肌消耗与纤维化重塑

Local inflammation precedes respiratory muscle wasting and fibrotic remodeling in a mouse model of PDAC

该数据集来自 NCBI GEO(GSE271521),针对原位小鼠胰腺(KPC)肿瘤模型,在反映前恶病质(D8、D10)、轻中度恶病质(D12、D14)和晚期恶病质(终点)的时间点采集膈肌,进行时序组织学和转录组分析,以探究 PDAC 驱动呼吸肌消耗与纤维化重塑的机制。数据包含 1 个文件 GSE271521_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱平台 GPL31136,可用于研究癌症恶病质中呼吸肌炎症、萎缩与纤维化相关基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌症恶病质是一种使人衰弱的肌肉消耗状态,在胰腺导管腺癌(PDAC)患者中高度普遍。据估计,恶病质导致约30%的癌症相关死亡,而呼吸肌的恶化被认为是恶病质相关发病率和死亡率的关键因素。在最近的研究中,我们确定呼吸辅助肌的炎症和纤维化重塑是人类PDAC恶病质的一个关键特征。为了深入了解PDAC驱动呼吸肌消耗和纤维化重塑的机制,我们对携带原位小鼠胰腺(KPC)肿瘤的小鼠膈肌进行了时序组织学和转录组分析,时间点分别反映前恶病质(D8和D10)、轻中度恶病质(D12和D14)和晚期恶病质(终点)。与Sham相比,K

【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:GPL31136、10088。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=GSE271521

【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

癌症恶病质是一种使人衰弱的肌肉消耗状态,在胰腺导管腺癌(PDAC)患者中极为普遍。据估计,恶病质导致约30%的癌症相关死亡,而呼吸肌的退化被认为是恶病质相关发病率和死亡率的关键因素。在最近的研究中,我们发现呼吸辅助肌的炎症和纤维化重塑是人类PDAC恶病质的一个关键特征。为了深入了解PDAC引起呼吸肌消耗和纤维化重塑的驱动机制,我们对携带原位小鼠胰腺(KPC)肿瘤的小鼠膈肌进行了时间序列的组织学和转录组学分析,取材时间点分别对应恶病质前期(D8和D10)、轻中度恶病质(D12和D14)和晚期恶病质(终点)。与假手术组相比,KPC小鼠从D12开始表现出进行性膈肌肌纤维萎缩(D12至终点 vs. 假手术组,-16%至-24%,P<0.05),这一变化早于终点时观察到的呼吸频率下降(-55%,P=0.0074)和膈肌运动幅度降低(-43%,P=0.0006)。

在恶病质前期,膈肌显示出显著的白细胞浸润(增加3倍至13倍;D8至终点 vs. 假手术组,P < 0.05),以及与组织损伤相关的炎症过程的转录组富集,这些过程持续增加至终点。膈肌炎症之后,PDGFR+ 纤维脂肪生成祖细胞增加(增加2.5倍至3.8倍;D10至终点 vs. 假手术组,P < 0.05),ECM扩展(增加1.5倍至1.8倍;D14至终点 vs. 假手术组,P < 0.05)和胶原积累(增加3.8倍;终点 vs. 假手术组,P = 0.0013)。这些过程得到了膈肌转录组变化的支持。Ingenuity通路分析预测,参与组织损伤炎症反应的因子,包括TGF-B1、血管紧张素和PDGF BB,是在恶病质进展之前和整个过程中膈肌中激活的顶级上游调节因子,而PGC-1α

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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