PRJNA1365773:早期纤维化生态位建立促肿瘤微环境

该数据集来自 NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦肺内致癌激活后最早出现的多细胞事件。源站描述显示,研究整合单细胞、空间与功能分析,刻画 KrasG12D 突变肺泡 II 型细胞如何作为信号枢纽协调基质与免疫重编程,并通过分泌 Amphiregulin 激活邻近成纤维细胞 EGFR 信号,诱导纤维

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1365773: Early fibrotic niches establish tumour-permissive microenvironments

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

PRJNA1365773:早期纤维化生态位建立促肿瘤微环境

该数据集来自 NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦肺内致癌激活后最早出现的多细胞事件。源站描述显示,研究整合单细胞、空间与功能分析,刻画 KrasG12D 突变肺泡 II 型细胞如何作为信号枢纽协调基质与免疫重编程,并通过分泌 Amphiregulin 激活邻近成纤维细胞 EGFR 信号,诱导纤维化损伤样程序,进而扩增并重编程肺泡巨噬细胞。数据可用于研究肿瘤起始微环境与早期纤维化生态位(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病理性转化是一个关键但定义不清的窗口期,在此期间突变上皮干细胞主动构建使肿瘤得以起始的微环境。本文利用整合的单细胞、空间和功能分析,定义了肺内致癌激活后促成这一转变的最早期多细胞事件。KrasG12D 突变肺泡 II 型细胞迅速获得类再生状态,作为信号枢纽,协调基质和免疫重编程,同时增强上皮可塑性。通过分泌 Amphiregulin(Areg),突变上皮细胞激活邻近成纤维细胞中的 EGFR 信号,诱导纤维化、损伤样程序。重编程的成纤维细胞反过来扩增并重编程肺泡巨噬细胞,放大炎症信号并强化上皮可塑性。这些

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1365773

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1365773

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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

病理转化是一个关键但界定不清的时间窗口,在此期间突变上皮干细胞主动构建有利于肿瘤起始的微环境。本研究利用整合的单细胞、空间和功能分析,定义了肺内致癌激活后允许这一转变发生的最早期多细胞事件。KrasG12D突变的肺泡II型细胞迅速获得类再生状态,充当信号枢纽,协调基质和免疫的协同重编程,同时增强上皮可塑性。通过分泌双调蛋白(Areg),突变上皮细胞激活邻近成纤维细胞中的EGFR信号,诱导纤维化、损伤样程序。反过来,重编程的成纤维细胞扩增并重编程肺泡巨噬细胞,放大炎症信号并强化上皮可塑性。这些相互作用建立了一个自我维持的上皮-基质-免疫回路,在恶性生长之前产生肿瘤许可性生态位。破坏Areg-EGFR轴可阻止早期生态位形成并消除肿瘤起始。

该程序在KRASG12D诱导型人肺泡类器官及早期肺腺癌组织中的保守性,将上皮-微环境通讯确定为具有治疗可操作性的脆弱点,并提示拦截生态位形成可能阻止向治疗耐药性疾病的进展。总体设计:对来自健康移植供体的人AT2细胞来源肺类器官在两种条件下进行分析:SITTE11(对照类器官)和SITTF11(KRASG12D转导的类器官)。使用10x Genomics Chromium平台进行单细胞RNA测序,以比较基因表达谱,并识别由KRASG12D激活诱导的早期纤维化生态位形成及跨区室重塑。

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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