食蟹猴哮喘模型气道重塑与炎症的单细胞转录组特征

该数据集来自 NCBI GEO(GSE213085),包含食蟹猴哮喘模型的单细胞转录组测序数据,用于刻画肺部气道炎症与重塑的细胞图谱

geo
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基因组分类GPL282129541
GSE213085: Single-cell transcriptomic characterization reveals the landscape of airway remodeling and inflammation in a cynomolgus monkey model 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

食蟹猴哮喘模型气道重塑与炎症的单细胞转录组特征

Single-cell transcriptomic characterization reveals the landscape of airway remodeling and inflammation in a cynomolgus monkey model of asthma

该数据集来自 NCBI GEO(GSE213085),包含食蟹猴哮喘模型的单细胞转录组测序数据,用于刻画肺部气道炎症与重塑的细胞图谱。源站描述显示,模型经肺功能检测和组织学表征表现出气道高反应性与重塑,scRNA-seq 揭示基质、上皮和间充质细胞数量升高,尤其内皮细胞、成纤维细胞和平滑肌细胞增多,并伴有与细胞迁移等功能相关的基因表达上调。数据可用于研究哮喘气道重塑与炎症的细胞组成和转录特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):与人类在遗传、解剖和生理特征上相似的猴疾病模型,对于理解疾病机制和评估生物治疗效率具有重要意义。在此,我们建立了A.suum诱导的食蟹猴哮喘模型,通过单细胞转录组测序(scRNA-seq)分析肺部气道炎症和重塑。哮喘模型导致气道高反应性和重塑,这通过肺功能检测和组织学表征得到证明。scRNA-seq揭示该模型提高了基质细胞、上皮细胞和间充质细胞(MCs)的数量。特别是,该模型增加了肺内内皮细胞(ECs)、成纤维细胞(Fibs)和平滑肌细胞(SMCs)的数量,并上调了与细胞功能相关的基因表达,这些功能富集于细胞迁移

【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:GPL28212、9541。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=GSE213085

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 09 202,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

猴疾病模型在遗传、解剖和生理特征方面与人类相似,对于理解疾病机制和评估生物治疗效率具有重要意义。在此,我们通过单细胞转录组测序(scRNA-seq)建立了由A.suum诱导的食蟹猴哮喘模型,以分析肺部气道炎症和重塑的特征。哮喘模型通过肺功能测试和组织学表征显示出气道高反应性和重塑。scRNA-seq揭示该模型增加了基质细胞、上皮细胞和间充质细胞(MCs)的数量。特别是,该模型增加了肺内皮细胞(ECs)、成纤维细胞(Fibs)和平滑肌细胞(SMCs)的数量,其中ECs和Fibs中与细胞功能相关的基因表达上调,富集于细胞迁移和血管生成,而SMCs中则富集于VEGF驱动的细胞增殖、凋亡过程和补体激活。有趣的是,我们发现了一种新型Fib亚型,其介导哮喘肺中的I型炎症。

此外,在哮喘肺中发现MCs细胞可调节气道重塑和免疫反应,其基因表达升高并富集于细胞迁移、增殖、血管生成和先天免疫反应。尽管在采集肺组织时哮喘肺中的上皮细胞数量未发生变化,但其基因表达显著改变,在大多数上皮细胞亚型中富集于IL-17信号通路和凋亡等生物学过程。此外,泛素过程和DNA修复在纤毛上皮细胞中更为普遍。最后,细胞间相互作用分析揭示了基质细胞、MCs和巨噬细胞之间复杂的网络,这些网络促进了哮喘的发生和气道重塑。我们的发现为理解……提供了重要资源。

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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