巨噬细胞重极化转录与功能多样性:慢性炎症与囊性纤维化的意义

研究关注巨噬细胞从 LPS 刺激的 M1 表型向 M2 表型重极化的转录与功能差异,使用 5 种刺激条件,涉及 IL-10 与 IL-4 对 LPS 耐受性的调控以及吞噬相关通路的富集,并比较囊性纤维化巨噬细胞的修复反应

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL105589606
GSE100521: Transcriptional and Functional Diversity of Macrophage Repolarization: Implications in Chronic Inflammation and Cystic Fibrosis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

巨噬细胞重极化转录与功能多样性:慢性炎症与囊性纤维化的意义

Transcriptional and Functional Diversity of Macrophage Repolarization: Implications in Chronic Inflammation and Cystic Fibrosis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE100521),包含 1 个表达谱芯片文件 GSE100521_series_matrix.txt.gz,平台为 GPL10558,物种为人类(9606)。研究关注巨噬细胞从 LPS 刺激的 M1 表型向 M2 表型重极化的转录与功能差异,使用 5 种刺激条件,涉及 IL-10 与 IL-4 对 LPS 耐受性的调控以及吞噬相关通路的富集,并比较囊性纤维化巨噬细胞的修复反应。数据可用于巨噬细胞极化状态分类、慢性炎症与囊性纤维化相关机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 27 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):巨噬细胞的可塑性使细胞能够采用不同的表型,这一特性在慢性肺部疾病如囊性纤维化(CF)中可能具有重要意义。我们使用5种刺激物,研究了巨噬细胞从“M1”(LPS刺激)向“M2”表型重极化的转录和功能意义。我们发现巨噬细胞对不同的M2极化刺激表现出高度多样的反应。具体而言,我们观察到IL-10消除了LPS耐受,使LPS反应性得以快速恢复。相反,IL-4增强了LPS耐受,在重复LPS刺激后抑制了促炎反应。我们发现用IL-10刺激的巨噬细胞中吞噬作用相关通路富集,使其表现出最强的胞葬能力。最后,我们观察到CF巨噬细胞具有完整的修复反应,提示

【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:Expression profiling by array、GPL10558、9606。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE100521

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 19 202,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

巨噬细胞的可塑性使细胞能够呈现不同的表型,这一特性在慢性肺部疾病如囊性纤维化(CF)中可能具有重要的意义。我们使用5种刺激物,研究了巨噬细胞从“M1”型(LPS刺激)向“M2”型再极化的转录和功能意义。我们发现巨噬细胞对不同的M2极化刺激表现出高度多样化的反应。具体而言,我们观察到IL-10消除了LPS耐受性,使得LPS反应性得以快速恢复。相反,IL-4增强了LPS耐受性,在重复LPS刺激后抑制了促炎反应。我们发现经IL-10刺激的巨噬细胞中吞噬作用相关通路富集,使其表现出最强的胞葬能力。最后,我们观察到CF巨噬细胞具有完整的修复反应,提示巨噬细胞对CF肺病的作用是由其环境微环境所塑造的,并且是可调节的。

这些发现凸显了巨噬细胞活化状态的多样性,将这些刺激因素与功能后果相关联,并提供了一套独特的人类巨噬细胞重极化标志物资源。

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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