肺泡干细胞-微环境相互作用图谱数据集[II]
研究构建了肺泡球筛选平台,通过成像评估201个候选基因在干细胞中的作用,并利用RNAseq分析干细胞自主效应及对微环境的非自主效应,揭示调控干细胞生长、代谢和免疫信号的新细胞状态与通路,以及干细胞身份对成纤维细胞损伤响应的影响
![GSE307128: Mapping the Dialogue: Decoding Alveolar Stem-Niche Interactions [II]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/175741.jpg)
基本信息
资源简介
肺泡干细胞-微环境相互作用图谱数据集[II]
Mapping the Dialogue: Decoding Alveolar Stem-Niche Interactions [II]
该数据集来自NCBI GEO,标题为Mapping the Dialogue: Decoding Alveolar Stem-Niche Interactions [II],包含1个文件(GSE307128_series_matrix.txt.gz)。研究构建了肺泡球筛选平台,通过成像评估201个候选基因在干细胞中的作用,并利用RNAseq分析干细胞自主效应及对微环境的非自主效应,揭示调控干细胞生长、代谢和免疫信号的新细胞状态与通路,以及干细胞身份对成纤维细胞损伤响应的影响。数据可用于研究肺上皮干细胞与成纤维细胞微环境的相互作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞图谱揭示了多样的细胞表型,但细胞如何穿越这一表型景观以影响组织需要系统研究。我们提出了一个肺泡球筛选平台,用于研究肺上皮干细胞与其成纤维细胞微环境之间的相互作用。我们通过成像评估了201个候选基因在干细胞中的作用,然后使用RNAseq分析从转录组范围理解对干细胞的细胞自主效应和对微环境的非细胞自主效应。这一表型-转录组图谱揭示了调控干细胞生长、代谢和免疫信号的新细胞状态和通路。值得注意的是,干细胞影响了成纤维细胞中形成瘢痕和免疫的程序。这种损伤响应依赖于干细胞身份;Nkx2.1(赋予肺上皮身份的转录因子)的缺失破坏了干细胞-微环境相互作用
【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:Other、GPL24247、10090。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=GSE307128
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 25 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307128
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
细胞图谱揭示了多样的细胞表型,但细胞如何在这一表型景观中穿行以影响组织,仍需系统研究。我们提出了一种肺泡球筛选平台,用于研究肺上皮干细胞与其成纤维细胞微环境之间的相互作用。我们通过成像评估了201个候选基因在干细胞中的作用,随后利用RNAseq分析从转录组层面理解对干细胞的细胞自主效应以及对微环境的非细胞自主效应。这一表型-转录组图谱揭示了调控干细胞生长、代谢和免疫信号传导的新细胞状态和通路。值得注意的是,干细胞影响了成纤维细胞中的瘢痕形成程序和免疫程序。这种损伤反应依赖于干细胞身份;Nkx2.1(赋予肺上皮身份的转录因子)的缺失破坏了干细胞-微环境相互作用,并且比消除癌症基因Trp53、Egfr或Cdkn2b具有更大的非细胞自主效应。我们的研究凸显了功能图谱如何补充描述性方法所揭示的细胞多样性。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




