MAFLD猪模型纤维化细胞通讯单核转录组数据

研究以表达人源化风险基因(PNPLA3I148M-GIPRdn-hIAPP)的转基因猪作为MAFLD模型,采用单核转录组测序揭示肝脏纤维化过程中各类细胞群体的分化与相互作用特征

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时间序列分类GPL224759823
GSE249237: Cellular Communication Networks in Fibrosis: Single-nucleus Transcriptomic Insights from the MAFLD Pig Model

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

MAFLD猪模型纤维化细胞通讯单核转录组数据

Cellular Communication Networks in Fibrosis: Single-nucleus Transcriptomic Insights from the MAFLD Pig Model

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE249237,包含1个文件GSE249237_series_matrix.txt.gz。研究以表达人源化风险基因(PNPLA3I148M-GIPRdn-hIAPP)的转基因猪作为MAFLD模型,采用单核转录组测序揭示肝脏纤维化过程中各类细胞群体的分化与相互作用特征。数据覆盖高脂高蔗糖饮食诱导6个月后的模型猪肝脏,可用于分析肝内六种主要细胞类型的表达谱及细胞通讯网络,为MAFLD纤维化机制研究提供转录组资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在利用表达人源化风险基因(PNPLA3I148M-GIPRdn-hIAPP)的转基因猪(TG)作为MAFLD模型,揭示纤维化肝脏中的细胞串扰。研究采用单核测序揭示MAFLD发展过程中肝脏内多种细胞群体的分化和相互作用特征。与野生型猪(WT)相比,模型猪血浆中神经降压素和磷脂酰丝氨酸水平显著升高,并伴有胰岛素抵抗和HDL-c水平显著降低。经6个月高脂高蔗糖饮食诱导后,模型猪表现出明显的肝脏病理特征,包括脂肪沉积、炎性细胞聚集、纤维化和胰岛素信号通路受阻。单核转录组测序鉴定出肝脏中六种主要细胞类型,相关性分析

【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:GPL22475、9823。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE249237

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 07 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

本研究旨在利用表达人源化风险基因(PNPLA3I148M-GIPRdn-hIAPP)的转基因猪(TG)作为MAFLD模型,揭示纤维化肝脏中的细胞串扰。研究采用单核测序技术,揭示MAFLD发展过程中肝脏各类细胞群体的分化及相互作用特征。与野生型猪(WT)相比,模型猪血浆中神经降压素和磷脂酰丝氨酸水平显著升高,同时伴有胰岛素抵抗和HDL-c水平显著降低。经6个月高脂高蔗糖饮食诱导后,模型猪表现出明显的肝脏病理特征,包括脂肪沉积、炎性细胞聚集、纤维化及胰岛素信号通路受阻。单核转录组测序鉴定出肝脏中六种主要细胞类型,相关性分析显示猪与人在肝细胞簇、分区及功能方面具有相似性。中央静脉附近的肝细胞及肝窦内皮细胞(LSECs)对代谢变化敏感,最先表现出功能受损和数量减少。

模型猪肝星状细胞中纤维化相关通路和Rap1通路被激活,而视黄醇代谢下降,活化肝星状细胞数量增加。模型猪肝脏中巨噬细胞的分化方向与WT猪明显不同;前者向M1表型分化,高表达MHC-II抗原呈递分子、多种细胞因子、吞噬体及溶酶体相关基因。相比之下,WT猪肝脏中的巨噬细胞主要向M2表型分化,表达与免疫调节和组织损伤修复相关的基因。肝星状细胞、内皮细胞与M1型巨噬细胞之间存在活跃的细胞相互作用,促进慢性炎症和纤维化的发展。

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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