GSE255793:肺上皮细胞经CLEC-2:Podoplanin相互作用调控IL-33警报素产生

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠气道、肺和迷走神经的单细胞RNA-seq图谱,用于刻画新型肺细胞亚群并推断细胞间相互作用,重点研究肺泡上皮细胞上的podoplanin与肺泡巨噬细胞上的CLEC-2相互作用如何调控IL-33表达

geo
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基因组分类GPL1905710090
GSE255793: Regulation of IL-33 alarmin production from lung epithelial cells via CLEC-2:Podoplanin interactions

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

GSE255793:肺上皮细胞经CLEC-2:Podoplanin相互作用调控IL-33警报素产生

Regulation of IL-33 alarmin production from lung epithelial cells via CLEC-2:Podoplanin interactions

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠气道、肺和迷走神经的单细胞RNA-seq图谱,用于刻画新型肺细胞亚群并推断细胞间相互作用,重点研究肺泡上皮细胞上的podoplanin与肺泡巨噬细胞上的CLEC-2相互作用如何调控IL-33表达。数据可用于呼吸系统疾病尤其是哮喘相关过敏气道炎症的机制探索与细胞类型分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺上皮细胞产生促进过敏性炎症的警报素,然而调控警报素表达和产生的分子机制尚未完全阐明。我们构建了小鼠气道、肺和迷走神经的整合单细胞RNA-seq图谱,用于刻画新型肺细胞亚群并推断细胞间相互作用,包括肺泡上皮细胞上的podoplanin(PDPN)与肺泡巨噬细胞上的C型凝集素样受体-2(CLEC-2/Clec1b)之间的相互作用,该相互作用控制IL-33的表达。Clec1b-/-小鼠自发发生过敏性气道炎症,肺泡上皮2型(AT2)细胞和气道相关成纤维细胞中Il33表达增加;这种气道炎症通过共缺失IL-33受体Il1rl1(ST2)得到改善。髓系细胞特异性缺失Clec1b和急性阻断

【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:GPL19057、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=GSE255793

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 31 202,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

肺上皮细胞产生警报素,促进过敏性炎症,然而,调控警报素表达和产生的分子机制尚未完全阐明。我们构建了小鼠气道、肺和迷走神经的单细胞RNA测序整合图谱,利用该图谱表征新的肺细胞亚群并推断细胞间相互作用,包括肺泡上皮细胞上的平足蛋白(PDPN)与肺泡巨噬细胞上的C型凝集素样受体-2(CLEC-2/Clec1b)之间的相互作用,该相互作用调控IL-33的表达。Clec1b-/-小鼠自发发生过敏性气道炎症,肺泡上皮2型(AT2)细胞和气道相关成纤维细胞中Il33表达增加;共缺失IL-33受体Il1rl1(ST2)可改善该气道炎症。髓系细胞特异性缺失Clec1b以及在体内急性阻断内源性CLEC-2:PDPN相互作用,同样促进气道炎症中的2型免疫应答。类器官实验揭示,CLEC-2:PDPN相互作用对AT2细胞Il33表达的调控由肺泡巨噬细胞直接介导。

对屋尘螨(HDM)诱导哮喘的单细胞表征显示,表达Clec1b的肺泡巨噬细胞群体较小,而AT2细胞的Il33表达增加。因此,我们的研究确定了CLEC-2:PDPN通路是上皮警报素产生和2型免疫诱导的重要调节因子。

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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