肺成纤维细胞来源干细胞因子通过增强ILC3产生IL-17A促进中性粒细胞性哮喘

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,围绕肺成纤维细胞来源干细胞因子(SCF)通过增强ILC3产生IL-17A促进中性粒细胞性哮喘的机制研究

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时间序列分类GPL2424710090
GSE275251: Pulmonary fibroblast-derived stem cell factor promotes neutrophilic asthma by augmenting IL-17A production from ILC3s

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

肺成纤维细胞来源干细胞因子通过增强ILC3产生IL-17A促进中性粒细胞性哮喘

Pulmonary fibroblast-derived stem cell factor promotes neutrophilic asthma by augmenting IL-17A production from ILC3s

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,围绕肺成纤维细胞来源干细胞因子(SCF)通过增强ILC3产生IL-17A促进中性粒细胞性哮喘的机制研究。数据覆盖哮喘患者与小鼠模型中SCF、IL-17A、MPO表达及ILC3响应相关转录组信息,可用于分析SCF调控ILC3增殖与细胞因子产生的基因表达特征,以及AKT和STAT3信号通路相关变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):3型固有淋巴样细胞(ILC3s)已成为中性粒细胞性哮喘发病机制中的重要参与者。然而,肺部ILC3反应的调控机制在很大程度上仍不清楚。在此,我们证明哮喘患者中干细胞因子(SCF)表达显著增加,并与IL-17A和MPO表达呈正相关。值得注意的是,我们确定ILC3是肺部对SCF产生IL-17A的主要应答者。在小鼠中,SCF与IL-1β/IL-23协同增强肺部ILC3活化和中性粒细胞性炎症。机制上,SCF促进ILC3增殖和细胞因子产生。转录组分析显示,SCF处理上调了与增殖和Th17分化相关的基因,并与AKT和STAT3信号增强相关。相反,SCF受体c-Kit的缺陷减少了ILC3增殖和I

【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=GSE275251

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 02 202,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

3型固有淋巴样细胞(ILC3s)已成为中性粒细胞性哮喘发病机制中的重要参与者。然而,肺部ILC3应答的调控机制在很大程度上仍不清楚。在此,我们证明哮喘患者中干细胞因子(SCF)表达显著增加,且与IL-17A和MPO表达呈正相关。值得注意的是,我们鉴定出ILC3是肺部对SCF应答的主要IL-17A产生细胞。在小鼠中,SCF与IL-1β/IL-23协同增强肺部ILC3活化和中性粒细胞性炎症。在机制上,SCF促进ILC3增殖和细胞因子产生。转录组分析显示,SCF处理上调了与增殖和Th17分化相关的基因,并与AKT和STAT3信号增强相关。相反,SCF受体c-Kit的缺陷减少了ILC3增殖和IL-17A产生,从而改善了小鼠中性粒细胞性哮喘模型中的气道高反应性(AHR)和中性粒细胞性炎症。此外,成纤维细胞中SCF的基因缺失揭示成纤维细胞是肺部ILC3活化所需SCF的主要来源。

此外,给予伊马替尼(一种c-Kit抑制剂)可减轻LPS、空气污染或卵清蛋白/LPS诱导的气道高反应性和中性粒细胞性炎症。我们的研究结果阐明了SCF/c-Kit信号在中性粒细胞性炎症期间对ILC3反应的积极调节作用,为中性粒细胞性哮喘提供了潜在的治疗靶点。

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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