GSE270863：痰细胞转录组高维分析识别与哮喘临床表型相关的新通路

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE270863

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数据说明

背景：哮喘是一种由气道结构细胞、免疫系统和环境之间相互作用驱动的慢性炎症性疾病。从痰液中分离的细胞已被用于研究哮喘的发病机制并优化治疗方案，但哮喘患者痰液中的细胞转录组和细胞间通讯变化尚不清楚。方法：对来自16例哮喘患者和8例非哮喘正常对照者的痰液分离细胞进行单细胞RNA测序。通过分析精选的细胞标记基因并结合SingleR注释来确定细胞身份。比较哮喘组与对照组之间的细胞特异性基因表达和通讯网络，并将其与哮喘表型进行相关性分析。结果：共鉴定出15种不同的细胞群体，包括几种类型的巨噬细胞、单核细胞、树突状细胞和淋巴细胞，以及几种罕见（<2%）的细胞类型，如肥大细胞、固有淋巴细胞和支气管上皮细胞。

细胞间通讯分析表明，与对照组相比，哮喘中的信号通路总体更为活跃。CD4+细胞和树突状细胞向其他细胞类型发出的信号增加最多。最强的信号之一是ADAM12和CCL22配体-受体通路，在哮喘与对照组之间表现出最显著的差异。解读：痰液细胞转录组分析表明，哮喘中固有免疫和适应性免疫机制均增强。ADAM12表达增加提示其在哮喘发病机制中发挥关键作用。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。