单细胞RNA测序揭示暴露于阿富汗颗粒物和过敏原的小鼠支气管肺泡灌洗细胞中独特单核细胞群体

该数据集来自NCBI GEO,包含一项单细胞RNA测序研究,旨在探究暴露于阿富汗沙漠颗粒物(APM)后再接触屋尘螨过敏原(HDM)的小鼠支气管肺泡灌洗液中白细胞转录组反应

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基因组分类GPL2424710090
GSE155391: Single Cell RNA Sequencing Reveals a Unique Monocyte Population in Bronchoalveolar Lavage Cells of Mice Challenged with Afghanistan Particulate Matter and Allergen

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

单细胞RNA测序揭示暴露于阿富汗颗粒物和过敏原的小鼠支气管肺泡灌洗细胞中独特单核细胞群体

Single Cell RNA Sequencing Reveals a Unique Monocyte Population in Bronchoalveolar Lavage Cells of Mice Challenged with Afghanistan Particulate Matter and Allergen

该数据集来自NCBI GEO,包含一项单细胞RNA测序研究,旨在探究暴露于阿富汗沙漠颗粒物(APM)后再接触屋尘螨过敏原(HDM)的小鼠支气管肺泡灌洗液中白细胞转录组反应。实验使用C57BL/6小鼠,每组15只,先暴露于过滤空气或气溶胶化APM(每天6小时,连续12天),随后进行PBS或HDM鼻内挑战。数据可用于识别与部署相关肺病(DRLD)及哮喘样气道疾病相关的独特单核细胞群体和转录组特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):从阿富汗部署返回后,越来越多的美国军人报告出现与哮喘样气道疾病一致的症状,据认为是由长期吸入有毒沙漠颗粒物引起的。部署相关肺病(DRLD)症状在部署后环境中持续存在,士兵随后会接触常见的家庭过敏原。本研究旨在定义部署后环境中气道腔和空气腔中白细胞的转录组反应,该环境通过小鼠吸入阿富汗沙漠颗粒物(APM)并随后用屋尘螨(HDM)过敏原挑战来模拟。C57BL/6小鼠(每组n=15)使用全身暴露系统暴露于过滤空气或气溶胶化APM,每天6小时,连续12天,随后进行鼻内PBS或HDM过敏原挑战。一天

【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: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=GSE155391

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 06 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

从阿富汗部署返回后,越来越多的美国军人报告出现与哮喘样气道疾病一致的症状,据认为是由长期吸入有毒沙漠颗粒物所致。部署相关肺病(DRLD)的症状在部署后环境中持续存在,此时士兵又暴露于常见的家庭过敏原。本研究旨在明确部署后环境中气道腔和气道腔内白细胞转录组反应,该环境通过小鼠吸入阿富汗沙漠颗粒物(APM)并随后接受屋尘螨(HDM)激发来模拟。C57BL/6小鼠(每组n=15)使用全身暴露系统暴露于过滤空气或雾化APM,每天6小时,连续12天,随后接受鼻内PBS或HDM过敏原激发。末次HDM激发后一天,处死小鼠以收集支气管肺泡灌洗液(BAL)细胞,使用10x Genomics平台进行单细胞RNA测序(scRNAseq),并评估炎症和气道高反应性(AHR)。

对BAL细胞scRNAseq数据的无监督聚类分析揭示了一个独特的单核细胞群体,该群体仅由APM和过敏原两种处理共同诱导产生。该单核细胞群体的特征在于表达与过敏性哮喘相关的基因,包括ALOX15,该基因参与气道阻塞并促进炎症反应。我们通过肺组织的免疫组织化学和免疫荧光染色验证了单核细胞中ALOX15的表达。与过滤空气对照组相比,APM预暴露后给予HDM激发导致总呼吸系统阻力显著增加。利用这一小鼠部署后模型,我们证明在部署至阿富汗期间吸入沙漠PM可能使气道致敏,使其在回国后对过敏原暴露更具反应性。部署后环境中的DRLD症状可能涉及

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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