原代人真皮成纤维细胞活化的体外机制

该数据集来自 NCBI GEO(GSE342214),研究原代人真皮成纤维细胞向炎症样 CAF(iCAF)或肌成纤维细胞样 CAF(myCAF)活化的体外机制

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE342214: In vitro mechanisms of primary dermal fibroblast activation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

原代人真皮成纤维细胞活化的体外机制

In vitro mechanisms of primary dermal fibroblast activation

该数据集来自 NCBI GEO(GSE342214),研究原代人真皮成纤维细胞向炎症样 CAF(iCAF)或肌成纤维细胞样 CAF(myCAF)活化的体外机制。通过四种独立诱导策略——LPS 或 TGF-beta 处理、CRISPR-dCas9 转录激活 IL6 或 ACTA2、与未刺激或 LPS 刺激的 PBMC 共培养、以及 SK-MEL-28 黑色素瘤细胞条件培养基培养——获得不同活化状态,并用 RT-qPCR 和 Western blot 验证 IL6 与 ACTA2 标志物后进行 RNA 测序。数据可用于黑色素瘤相关成纤维细胞亚型标记与活化机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌症相关成纤维细胞(CAFs)是黑色素瘤中占主导地位的基质细胞群体,但由于缺乏经过验证的体外模型和亚型特异性标志物,对其特征仍了解不足。为解决这一问题,使用四种独立的诱导策略将原代人真皮成纤维细胞活化为炎症样 CAF(iCAF)或肌成纤维细胞样 CAF(myCAF)表型:(1)用脂多糖(LPS,iCAF 样)或 TGF-beta(myCAF 样)处理;(2)通过 CRISPR-dCas9 介导的 IL6(iCAF 样)或 ACTA2(myCAF 样)转录激活;(3)与未刺激或 LPS 刺激的外周血单核细胞(PBMCs)直接共培养;(4)在 SK-MEL-28 黑色素瘤细胞的条件培养基中培养。在 RNA 测序(Illumina NovaSeq 6000,双端 150 b)之前,通过 RT-qPCR 和 Western blot 对经典标志物 IL6 和 ACTA2 验证活化状态。

【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/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE342214

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 01 202,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

肿瘤相关成纤维细胞(CAFs)是黑色素瘤中主要的基质细胞群体,但由于缺乏经过验证的体外模型和亚型特异性标志物,对其特征的认识仍不充分。为解决这一问题,研究人员采用四种独立的诱导策略,将原代人真皮成纤维细胞活化为炎症样CAF(iCAF)或肌成纤维细胞样CAF(myCAF)表型:(1)用脂多糖(LPS,iCAF样)或TGF-beta(myCAF样)处理;(2)通过CRISPR-dCas9介导的IL6(iCAF样)或ACTA2(myCAF样)转录激活;(3)与未刺激或LPS刺激的外周血单个核细胞(PBMCs)直接共培养;(4)在SK-MEL-28黑色素瘤细胞的条件培养基中培养。在进行RNA测序(Illumina NovaSeq 6000,双端150 bp)之前,通过RT-qPCR和Western blot对经典标志物IL6和ACTA2进行验证,以确认活化状态。

对每种条件下的成纤维细胞及匹配的对照进行了批量RNA测序,以确定与iCAF样和myCAF样激活相关的全转录组基因表达变化,从而能够推导出亚型特异性基因特征,用于后续对黑色素细胞恶性肿瘤中基质重编程的分析。

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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