GSE283281:成纤维细胞和周细胞亚群在神经病理性疼痛模型中的作用 [bulkRNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE283281,包含 1 个文件(GSE283281_series_matrix.txt.gz),采用 bulkRNA-seq 对小鼠神经病理性疼痛模型中的间充质谱系细胞进行表达谱分析

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基因组分类GPL1905710090
GSE283281: A role for fibroblast and mural cell subsets in models of neuropathic pain [bulkRNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

GSE283281:成纤维细胞和周细胞亚群在神经病理性疼痛模型中的作用 [bulkRNA-seq]

A role for fibroblast and mural cell subsets in models of neuropathic pain [bulkRNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE283281,包含 1 个文件(GSE283281_series_matrix.txt.gz),采用 bulkRNA-seq 对小鼠神经病理性疼痛模型中的间充质谱系细胞进行表达谱分析。研究关注 Pdgfrb+ 成纤维细胞和周细胞在神经损伤后数量增加并表达促痛介质,数据可用于探索这些细胞亚群在感觉神经元功能障碍中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经病理性疼痛是一种特别难治的慢性疼痛,可由手术或卡压导致的物理性神经损伤引起。在此,我们提供的数据表明,一类特定的成纤维细胞和周细胞亚群可能与这种疼痛状态所特有的感觉神经元功能障碍有关。在创伤性疼痛性神经病的小鼠模型中,我们使用 RNA 测序、细胞分选和神经组织透明化技术研究间充质谱系细胞。我们发现,Pdgfrb+ 成纤维细胞和周细胞在神经损伤后至少两个月内数量增加,并高表达已知和推定的促痛介质,这些介质在神经病理性状态下进一步上调。我们进一步证明,人神经周细胞系在蛋白质水平释放其中一些促痛介质。此外,来自受刺激的人周细胞的条件培养基诱导

【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:GPL19057、10090。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=GSE283281

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 26 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

神经病理性疼痛是一种特别难治的慢性疼痛,可由手术或神经卡压导致的物理性神经损伤引起。在此,我们提供的数据表明,成纤维细胞的特定亚类及血管壁细胞可能参与了该疼痛状态特征性的感觉神经元功能障碍。在创伤性痛性神经病小鼠模型中,我们采用RNA测序、细胞分选和神经组织透明化技术研究间充质谱系细胞。我们发现,Pdgfrb+成纤维细胞和血管壁细胞在神经损伤后至少两个月内数量增加,并高表达已知及推定的致痛介质,这些介质在神经病变中进一步上调。我们进一步证明,人神经周细胞系在蛋白质水平释放其中部分致痛介质。此外,受刺激的人周细胞条件培养基可诱导人诱导多能干细胞来源的感觉神经元发生细胞内变化;这些变化(转录因子STAT3的磷酸化)此前已被证实与感觉神经元激活相关。

总之,我们的数据表明,在制定应对神经病理性疼痛的新策略时,应考虑间充质细胞的异常。

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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