纤维化应激暴露小鼠肺的空间分析

源站描述聚焦急性炎症加重(AIE)在慢性肺病(含 COPD、哮喘、肺纤维化)中的作用,利用 SP-CI73T 小鼠模型,在对照与他莫昔芬诱导后 14 天采集肺石蜡切片,用于研究 AIE-PF 期间的免疫细胞异质性

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE264128: Spatial analysis of murine lungs exposed to fibrogenic stress

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

纤维化应激暴露小鼠肺的空间分析

Spatial analysis of murine lungs exposed to fibrogenic stress

该数据集来自 NCBI GEO,标题为“Spatial analysis of murine lungs exposed to fibrogenic stress”,包含 1 个文件(GSE264128_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱分析、平台 GPL24247 与物种 10090。源站描述聚焦急性炎症加重(AIE)在慢性肺病(含 COPD、哮喘、肺纤维化)中的作用,利用 SP-CI73T 小鼠模型,在对照与他莫昔芬诱导后 14 天采集肺石蜡切片,用于研究 AIE-PF 期间的免疫细胞异质性。数据可用于呼吸系统疾病相关表达谱与空间分析研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):急性炎症加重(AIE)代表许多慢性肺部疾病(包括 COPD、哮喘和肺纤维化(PF))中免疫驱动的恶化。一线治疗为广谱免疫调节。为更好地研究 AIE-PF 期间的免疫细胞异质性,本工作利用由肺泡上皮 2 型细胞表面活性蛋白-C 基因突变 [SP-CI73T] 触发的临床相关炎症加重模型。SP-CI73T 小鼠接受玉米油(对照)或他莫昔芬(175 mg/kg,口服)以切除位于表面活性蛋白 C 基因位点上的新霉素盒,从而诱导突变转录本的表达。我们此前已表明,在他莫昔芬给药后 14 天会出现复杂的炎症反应。因此,在对照和诱导后 14 天收集小鼠肺的石蜡切片。免疫

【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=GSE264128

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 29 202,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

急性炎症性加重(AIE)代表由免疫驱动的多种慢性肺部疾病的恶化,包括COPD、哮喘和肺纤维化(PF)。一线治疗为广谱免疫调节。为更好地研究AIE-PF期间免疫细胞的异质性,本研究利用了一个临床相关的炎症性加重模型,该模型由肺泡上皮2型细胞表面活性蛋白C基因突变[SP-CI73T]触发。SP-CI73T小鼠接受玉米油(对照)或他莫昔芬(175 mg/kg,口服)以切除置于表面活性蛋白C基因位点上的新霉素抗性盒,从而诱导突变转录本的表达。我们此前已表明,在他莫昔芬给药后14天会出现复杂的炎症反应。因此,收集对照组和诱导后14天的小鼠肺石蜡切片。进行DNA、CD45、CD68免疫荧光染色,以识别肺内健康区域、损伤周围区域和损伤区域中的巨噬细胞(CD45+CD68+)和非免疫(“其他”,DNA+CD45-)细胞。共选取12个区域(大小为680μm×700μm),并分离出巨噬细胞和“其他”细胞。

随后进行了RNA测序。主成分分析和通路分析揭示了空间异质性,损伤周围区域呈现过度活跃状态(细胞外基质重塑、先天性和适应性免疫、衰老)。从肺部损伤区域分离出的细胞则相对静止。这些结果说明了在纤维化应激期间,肺部免疫细胞和非免疫细胞存在区域异质性。

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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