TGF-β驱动成纤维细胞向肌成纤维细胞转化的RNA-Seq基因与通路分析

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对TGF-β诱导成纤维细胞向肌成纤维细胞转化的RNA-Seq分析,聚焦哮喘相关的气道重塑机制

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基因组分类GPL185739606
GSE110021: RNA-Seq analysis of genes and pathways involved in the TGF-β-driven transformation of fibroblasts to myofibroblasts

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

TGF-β驱动成纤维细胞向肌成纤维细胞转化的RNA-Seq基因与通路分析

RNA-Seq analysis of genes and pathways involved in the TGF-β-driven transformation of fibroblasts to myofibroblasts

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对TGF-β诱导成纤维细胞向肌成纤维细胞转化的RNA-Seq分析,聚焦哮喘相关的气道重塑机制。数据覆盖短期TGF-β处理及分化后的成纤维细胞转录组变化,可用于研究上皮间质转化和成纤维细胞-肌成纤维细胞转化相关基因与通路,为哮喘气道重塑的分子机制提供表达谱资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 01 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:哮喘是全球儿童和年轻人中最常见的慢性肺部疾病。气道重塑(包括慢性炎症导致气道壁中成纤维细胞和肌成纤维细胞增多)可将哮喘气道与非哮喘气道区分开来。气道成纤维细胞和肌成纤维细胞的增加通过上皮间质转化(EMT)发生,其中上皮细胞失去紧密连接并转分化为间充质细胞,肌成纤维细胞的进一步增加通过成纤维细胞-肌成纤维细胞转化(FMT)发生。转化生长因子(TGF)-β是诱导EMT和FMT的核心细胞因子。在本研究中,我们使用下一代测序来描绘短期TGF-β处理以及分化为肌成纤维细胞后成纤维细胞转录组的变化,以了解其……

【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:GPL18573、9606。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=GSE110021

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 28 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

背景:哮喘是全球儿童和青年中最常见的慢性肺部疾病。气道重塑(包括因慢性炎症导致气道壁中成纤维细胞和肌成纤维细胞增多)可将哮喘性与非哮喘性气道区分开来。气道成纤维细胞和肌成纤维细胞的增加通过上皮-间质转化(EMT)发生,其中上皮细胞失去其紧密连接并转分化为间质细胞,而肌成纤维细胞的进一步增加则通过成纤维细胞-肌成纤维细胞转化(FMT)发生。转化生长因子(TGF)-β是诱导EMT和FMT的核心细胞因子。在本研究中,我们使用下一代测序技术来描绘TGF-β处理后在短期以及分化为肌成纤维细胞后所诱导的成纤维细胞转录组变化,以了解TGF-β诱导的转分化对哮喘表型的贡献。通过定量PCR(qPCR)对RNAseq分析获得的数据进行了验证。

结果:正如预期,我们发现,经处理后,编码TGF-β信号通路中间分子(SMADs)的基因存在差异表达;与成纤维细胞相比,肌成纤维细胞中参与细胞骨架通路的基因(FN1、LAMA、ITGB1)存在差异表达。重要的是,先前已被证明在哮喘肺中发生改变的基因(ADAMTS1、DSP、TIMPs、MMPs)在肌成纤维细胞中存在差异表达,这强烈提示TGF-β介导的成纤维细胞向肌成纤维细胞分化可能是哮喘气道重要改变的基礎。我们还发现了与成纤维细胞相比在肌成纤维细胞中发生改变的新的信号通路(AKT、PTEN)。结论:我们发现大量基因在TGF-β处理诱导成纤维细胞向肌成纤维细胞分化后发生改变,其中许多是预期或预测会改变的。然而,我们也识别出了新的基因,并且

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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