肠道感染致小鼠肠道菌群失调调节远端生物材料植入物异物反应

该数据集来自 NCBI GEO(GSE293564),研究小鼠肠道菌群失调对远端生物材料植入物异物反应的影响。通过产肠毒素脆弱拟杆菌(ETBF)感染扰乱肠道菌群稳态,并将聚己内酯(PCL)颗粒植入远端肌肉损伤部位,采集植入部位及相关组织的基因表达谱

geo
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基因组预测GPL2424710090
GSE293564: Murine gut microbiota dysbiosis via enteric infection modulates the foreign body response to a distal biomaterial implant

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

肠道感染致小鼠肠道菌群失调调节远端生物材料植入物异物反应

Murine gut microbiota dysbiosis via enteric infection modulates the foreign body response to a distal biomaterial implant

该数据集来自 NCBI GEO(GSE293564),研究小鼠肠道菌群失调对远端生物材料植入物异物反应的影响。通过产肠毒素脆弱拟杆菌(ETBF)感染扰乱肠道菌群稳态,并将聚己内酯(PCL)颗粒植入远端肌肉损伤部位,采集植入部位及相关组织的基因表达谱。数据可用于分析菌群失调背景下免疫细胞浸润、系统性炎症与植入部位转录组变化,支撑异物反应与纤维化相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肠道菌群影响系统性免疫以及远端组织(包括脑、肝、皮肤、肺和肌肉)的功能。然而,肠道菌群在异物反应(FBR)和纤维化中的作用在很大程度上尚未被探索。为研究这一联系,我们通过致病细菌物种产肠毒素脆弱拟杆菌(ETBF)感染扰乱小鼠肠道菌群的稳态,并将合成聚合物聚己内酯(PCL)的颗粒材料(平均粒径<600 μm)植入远端肌肉损伤处。小鼠ETBF感染导致中性粒细胞和γδ T细胞向PCL植入部位浸润增加。单独ETBF感染促进系统性炎症,增加淋巴组织中的中性粒细胞水平,并改变骨骼肌基因表达。在PCL植入部位,我们发现转录本发生显著变化

【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:GPL24247、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=GSE293564

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 13 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE293564

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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

肠道微生物群影响全身免疫以及远端组织(包括大脑、肝脏、皮肤、肺和肌肉)的功能。然而,肠道微生物群在异物反应(FBR)和纤维化中的作用在很大程度上尚未被探索。为了研究这一联系,我们通过感染致病性细菌物种产肠毒素脆弱拟杆菌(ETBF)来扰动小鼠肠道微生物群的稳态,并将合成聚合物聚己内酯(PCL)的颗粒材料(平均粒径<600 μm)植入远端肌肉损伤处。小鼠的ETBF感染导致中性粒细胞和γδ T细胞向PCL植入部位的浸润增加。单独ETBF感染促进了全身性炎症,增加了淋巴组织中的中性粒细胞水平,并改变了骨骼肌基因表达。在PCL植入部位,我们发现感染小鼠与对照小鼠之间分选基质细胞的转录组存在显著变化,包括与ECM成分如蛋白聚糖和糖胺聚糖相关的差异。然而,我们未观察到ETBF诱导的纤维化水平差异。

这些结果表明,肠道微生物群能够介导远距离效应,例如对远端生物材料植入物的免疫和基质反应。

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。

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