多种肺部刺激诱导保守的单核细胞向巨噬细胞分化蓝图 [12和28天]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为多种肺部刺激诱导保守的单核细胞向巨噬细胞分化蓝图,覆盖 RSV 感染、流感感染和氯膦酸盐脂质体给药后 12 天与 28 天的肺泡巨噬细胞

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基因组分类GPL3432810090
GSE320134: Diverse lung challenges elicit a conserved monocyte-to-macrophage differentiation blueprint [12 and 28 days]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

多种肺部刺激诱导保守的单核细胞向巨噬细胞分化蓝图 [12和28天]

Diverse lung challenges elicit a conserved monocyte-to-macrophage differentiation blueprint [12 and 28 days]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为多种肺部刺激诱导保守的单核细胞向巨噬细胞分化蓝图,覆盖 RSV 感染、流感感染和氯膦酸盐脂质体给药后 12 天与 28 天的肺泡巨噬细胞。研究比较胎儿来源组织驻留 AM 与单核细胞来源 AM,识别 CD11b+ mono-AM 的组织整合检查点,涉及增殖能力获得和 EGR2 介导的转录重编程。数据为高通量测序表达谱,含 1 个文件 GSE320134_series_matrix.txt.gz,可用于研究肺部损伤后 AM 重塑的保守与刺激特异性机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺泡巨噬细胞(AM)构成抵御肺部损伤的第一道防线。这些损伤常导致胎儿来源的组织驻留 AM(fAM)被功能不同的单核细胞来源 AM(mono-AM)替代,从而长期影响肺部免疫。然而,这些改变是保守的还是损伤特异性的,目前尚不清楚。在此,我们表明呼吸道合胞病毒(RSV)感染会长期重塑 AM 区室。我们对 RSV 感染、流感(IAV)感染和氯膦酸盐脂质体给药后的 fAM 和 mono-AM 进行比较分析,以推导支配 AM 在各类损伤中功能和转录变化的规则。我们鉴定出 CD11b+ mono-AM 的一个关键组织整合检查点,该检查点涉及增殖能力的获得,并需要 EGR2 介导的转录重编程。由 RSV、流感或

【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:GPL34328、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=GSE320134

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,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
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数据说明

肺泡巨噬细胞(AM)构成了抵御肺部损伤的第一道防线。这些损伤常导致胎儿来源的组织驻留AM(fAM)被功能不同的单核细胞来源AM(mono-AM)所替代,从而对肺部免疫产生长期影响。然而,这些改变是保守性的还是损伤特异性的,目前尚不清楚。在此,我们展示呼吸道合胞病毒(RSV)感染会长期重塑AM区室。我们对RSV感染、流感(IAV)感染以及氯膦酸盐脂质体给药后的fAM和mono-AM进行比较分析,以推导出支配AM在不同损伤下功能与转录变化的规律。我们鉴定出CD11b+ mono-AM的一个关键组织整合检查点,该检查点涉及增殖能力的获得,并需要EGR2介导的转录重编程。

由RSV、流感或氯膦酸盐脂质体诱导的单核细胞来源肺泡巨噬细胞(mono-AMs),尽管在分化过程中处于显著不同的炎症环境,仍具有一种由个体发育决定的、固定不变的转录、代谢及增强免疫反应性的刻板特征;相应地,无论是由感染还是无菌性耗竭所诱导的mono-AMs,均能保护机体免受后续肺炎链球菌感染。相比之下,胚胎来源肺泡巨噬细胞(fAMs)则更易受微妙的、依赖于环境的转录改变影响。我们的研究结果强调,肺泡巨噬细胞区室的长期变化表现出起源依赖性的表型分歧,而mono-AMs的整合遵循一条由环境因素微调的固定轨迹。

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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