GSE108417:不同嗜酸性、中性粒细胞及混合炎症表型哮喘的气道上皮屏障、黏蛋白与炎症小体

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE108417,聚焦不同嗜酸性、中性粒细胞及混合炎症表型哮喘中的气道上皮屏障、黏蛋白与炎症小体

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL624610090
GSE108417: Airway epithelial barrier, mucins and inflammasome in distinct eosinophilic, neutrophilic and mixed inflammatory phenotypes of asthma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE108417:不同嗜酸性、中性粒细胞及混合炎症表型哮喘的气道上皮屏障、黏蛋白与炎症小体

Airway epithelial barrier, mucins and inflammasome in distinct eosinophilic, neutrophilic and mixed inflammatory phenotypes of asthma

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE108417,聚焦不同嗜酸性、中性粒细胞及混合炎症表型哮喘中的气道上皮屏障、黏蛋白与炎症小体。源站描述指出哮喘具有显著临床与病理生理异质性,而多数体内小鼠模型仅模拟人类嗜酸性表型,缺乏对不同炎症类型分子应答的无偏体内研究;为此研究者通过不同屋尘螨致敏方法建立嗜酸性、混合和中性粒细胞性气道炎症小鼠模型。数据集含 1 个文件 GSE108417_series_matrix.txt.gz,主题为表达谱芯片,平台 GPL6246,物种 10090,可用于比较不同哮喘炎症表型的基因表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 21 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):哮喘是一种复杂的慢性呼吸系统疾病,具有显著的临床和病理生理异质性。在患者中可识别出嗜酸性、混合性、中性粒细胞性和寡粒细胞性哮喘等不同炎症表型,但大多数用于研究哮喘机制的体内小鼠模型仅模拟人类的嗜酸性表型。目前缺乏对哮喘模型不同炎症类型之间分子应答的详细无偏体内研究。因此,我们通过不同的屋尘螨致敏方法,建立了代表三种不同气道炎症表型的小鼠模型,即嗜酸性、混合性和中性粒细胞性哮喘。

【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:Expression profiling by array、GPL6246、10090。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE108417

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 04 201,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

哮喘是一种复杂的慢性呼吸系统疾病,具有显著的临床和病理生理异质性。在患者中可识别出嗜酸性粒细胞型、混合型、中性粒细胞型和寡粒细胞型哮喘等不同的炎症表型,但大多数用于研究哮喘机制的体内小鼠模型仅模拟人类的嗜酸性粒细胞型表型。目前缺乏针对哮喘模型中不同类型炎症之间分子反应的无偏倚详细体内研究。因此,我们通过不同的屋尘螨致敏方法,建立了代表三种不同气道炎症表型的小鼠模型,即嗜酸性粒细胞型、混合型和中性粒细胞型哮喘。我们使用微阵列技术测定了嗜酸性粒细胞型、混合型和中性粒细胞型炎症表型小鼠肺部的全局基因表达,以揭示临床表现背后的差异,并寻找可能反映该疾病不同分子机制的新分子靶点和通路。

通过全基因组转录组分析,我们发现气道紧密连接(TJ)分子、黏蛋白和炎症小体相关基因在不同表型的过敏性气道炎症中差异表达。随后,通过定量RT-PCR、蛋白质印迹和共聚焦显微镜对上述家族中若干分子进行详细分析,结果显示:(i)Zo-1和Cldn18在所有表型中均下调,而Cldn4上调是中性粒细胞性气道炎症的特征;(ii)黏蛋白Clca1(Gob5)和Muc5ac在嗜酸性哮喘中上调,在中性粒细胞性哮喘中上调更为明显;(iii)炎症小体相关分子如Nlrp3、Nlrc4、Casp-1和IL-1b的上调是中性粒细胞性哮喘的特征。最后,我们证明炎症小体/Th-17/中性粒细胞轴细胞因子,即IL-1b和IL-17,可损害正常和哮喘供者原代人支气管上皮细胞的上皮屏障功能并增加黏蛋白表达。O

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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