烟曲霉感染期间肺成纤维细胞活化通过免疫调节和组织重塑增强肺防御 [scRNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,包含烟曲霉感染过程中肺成纤维细胞活化的单细胞 RNA 测序数据。研究利用细胞谱系追踪、靶向细胞清除和 scRNA-seq,在免疫正常与免疫抑制宿主中监测成纤维细胞对烟曲霉暴露的动态反应,揭示部分肺成纤维细胞在免疫正常宿主中活化,并通过免疫调节和组织重塑增强肺防御

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE284713: Pulmonary fibroblast activation during Aspergillus fumigatus infection enhances lung defense via immunomodulation and tissue remodeling [scRNA-seq]

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

烟曲霉感染期间肺成纤维细胞活化通过免疫调节和组织重塑增强肺防御 [scRNA-seq]

Pulmonary fibroblast activation during Aspergillus fumigatus infection enhances lung defense via immunomodulation and tissue remodeling [scRNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,包含烟曲霉感染过程中肺成纤维细胞活化的单细胞 RNA 测序数据。研究利用细胞谱系追踪、靶向细胞清除和 scRNA-seq,在免疫正常与免疫抑制宿主中监测成纤维细胞对烟曲霉暴露的动态反应,揭示部分肺成纤维细胞在免疫正常宿主中活化,并通过免疫调节和组织重塑增强肺防御。数据可用于研究真菌性肺炎中的基质细胞免疫功能及细胞异质性分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):烟曲霉是侵袭性曲霉病的病原体,这是一种危及生命的真菌性肺炎,由吸入分生孢子(孢子)进入肺部引发。如果分生孢子未被清除,它们在生长过程中会分泌大量水解酶和毒素,导致肺组织广泛损伤。基质成纤维细胞是许多器官组织损伤的核心响应者,但它们对烟曲霉所致肺损伤的功能反应尚未被探索。在本研究中,我们采用细胞谱系追踪、靶向细胞清除和单细胞 RNA 测序,在免疫正常和免疫抑制宿主中监测成纤维细胞暴露于烟曲霉后的行为动态。结果表明,在免疫正常宿主中,一部分肺成纤维细胞在烟曲霉分生孢子攻击后发生活化

【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/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE284713

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 05 202,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

烟曲霉是侵袭性曲霉病的致病因子,这是一种危及生命的真菌性肺炎,由吸入分生孢子(孢子)进入肺部而引发。如果分生孢子未被清除,它们在生长过程中会分泌大量水解酶和毒素,导致肺组织广泛损伤。基质成纤维细胞是许多器官中组织损伤的核心应答细胞,但其对烟曲霉所致肺损伤的功能性应答尚未被探索。本研究采用细胞谱系追踪、靶向细胞消融和单细胞RNA测序技术,监测在免疫功能正常和免疫抑制宿主中暴露于烟曲霉后成纤维细胞行为的动态变化。结果表明,在免疫功能正常的宿主中,一部分肺成纤维细胞在受到烟曲霉分生孢子攻击后被激活,获得了一种基因表达程序,反映出其获得了新的免疫调节特性以及增强的细胞外基质(ECM)分泌能力。

值得注意的是,通过靶向消融表达促纤维化激活标志物骨膜蛋白的成纤维细胞,我们证明,在免疫抑制宿主中,侵袭性烟曲霉感染的进展因骨膜蛋白谱系细胞的缺失而加速,并伴有严重的肺泡出血和血管侵袭。这些发现揭示了成纤维细胞在限制烟曲霉所致肺损伤严重程度方面的新保护作用,并强调了肺基质在宿主防御这种侵袭性真菌感染中的重要性。

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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