GSE140413:恢复肺内皮细胞逆转肺气肿

数据围绕弹性蛋白酶诱导的 COPD 小鼠模型中肺内皮细胞丢失与功能障碍,以及静脉递送健康肺内皮细胞后的逆转效应,可用于研究肺气肿相关基因表达变化及内皮细胞在 COPD 发病中的作用(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL2110310090
GSE140413: Reversal of emphysema by restoration of pulmonary endothelial cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

GSE140413:恢复肺内皮细胞逆转肺气肿

Reversal of emphysema by restoration of pulmonary endothelial cells

该数据集来自 NCBI GEO,标题为“Reversal of emphysema by restoration of pulmonary endothelial cells”,包含 1 个文件 GSE140413_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(10090),平台为 GPL21103。数据围绕弹性蛋白酶诱导的 COPD 小鼠模型中肺内皮细胞丢失与功能障碍,以及静脉递送健康肺内皮细胞后的逆转效应,可用于研究肺气肿相关基因表达变化及内皮细胞在 COPD 发病中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 14 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种异质性疾病,以小气道炎症和远端气腔扩大(肺气肿)为特征,导致进行性气流阻塞并最终呼吸衰竭。目前的治疗仅能缓解呼吸困难和气流受限的症状,在阻止 COPD 发病机制方面能力有限。微血管功能障碍是研究不足的领域,与 COPD 的严重程度相关。然而,尚不清楚异常肺内皮是否驱动 COPD 病理和/或纠正内皮功能障碍是否具有治疗潜力。在此,我们在弹性蛋白酶诱导的 COPD 小鼠模型中展示了特化肺内皮细胞在肺部发病机制中的核心地位。气腔病变以异常内皮细胞丢失和功能障碍为标志,通过静脉递送健康肺内皮细胞得以挽救。

【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:GPL21103、10090。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE140413

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种异质性疾病,以小气道炎症和远端气腔扩大(肺气肿)为特征,导致进行性气流阻塞并最终发展为呼吸衰竭。目前的治疗手段仅能缓解呼吸困难和气流受限的症状,在阻止COPD发病机制方面的能力有限。微血管功能障碍是研究不足的领域,与COPD的严重程度相关。然而,目前尚不清楚异常的肺内皮是否驱动COPD病理,以及纠正内皮功能障碍是否具有治疗潜力。在此,我们在弹性蛋白酶诱导的COPD小鼠模型中展示了特化肺内皮细胞在肺部发病机制中的核心作用。气腔病变以异常的内皮细胞丢失和功能障碍为标志,而静脉输注健康的肺内皮细胞可逆转这一现象。气腔损伤触发了由内皮细胞功能丧失所组成的一个独特适应不良性内皮转录模块的调控。

内皮富含亮氨酸α-2-糖蛋白-1(LRG1)被确定为肺气肿病理的关键驱动因素,而内皮细胞中Lrg1的选择性缺失可挽救弹性蛋白酶诱导的肺实质破坏缺陷。因此,通过再生方法和/或抑制LRG1通路靶向肺内皮细胞生物学,可能代表治疗肺气肿具有巨大潜力的新型治疗策略。

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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