囊性纤维化气道上皮细胞气液界面培养异常炎症与脂质代谢RNA表达数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含囊性纤维化(CF)与非CF气道上皮原代细胞在气液界面培养下的RNA表达谱,采用高通量测序进行表达谱分析

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时间序列分类GPL167919606
GSE154802: Cystic fibrosis Airway primary epithelial cells in air-liquid interrface culture show abnormal inflammation and lipid metabolism related RNA expresssion compared to non-CF

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

囊性纤维化气道上皮细胞气液界面培养异常炎症与脂质代谢RNA表达数据集

Cystic fibrosis Airway primary epithelial cells in air-liquid interrface culture show abnormal inflammation and lipid metabolism related RNA expresssion compared to non-CF

该数据集来自NCBI GEO,包含囊性纤维化(CF)与非CF气道上皮原代细胞在气液界面培养下的RNA表达谱,采用高通量测序进行表达谱分析。数据覆盖CFTR缺陷相关的脂肪酸与神经酰胺代谢失衡、慢性氧化应激及促炎信号等分子特征,涉及小鼠肺组织、CFTR敲除猪及CF患者来源的支气管上皮细胞培养模型。可用于比较CF与非CF气道上皮细胞的转录差异,探索脂质代谢与炎症相关基因表达变化,为CF分子机制研究和潜在治疗靶点筛选提供数据基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):囊性纤维化(CF)中囊性纤维化跨膜传导调节因子(CFTR)功能缺陷导致慢性肺病。然而,其分子机制尚不明确,能够帮助所有患者的疗法仍然难以实现。CF与脂肪酸、神经酰胺和胆固醇异常相关,因此我们使用质谱、蛋白芯片和RNAseq分析,检查了CFTR缺陷对气道上皮脂质代谢和促炎信号的影响。我们在CF小鼠肺以及CFTR敲除猪和CF患者良好分化的支气管上皮细胞培养物中,观察到基础条件下脂肪酸和神经酰胺代谢的显著失衡,并伴有慢性氧化应激。所有三种CF模型的细胞自主特征包括高比例的ω-6与ω-3多不饱和脂肪酸以及长链与极长链

【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:GPL16791、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=GSE154802

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 07 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

囊性纤维化(CF)中囊性纤维化跨膜传导调节因子(CFTR)功能缺陷导致慢性肺病。然而,其分子机制尚未被充分理解,能够帮助所有患者的疗法仍然难以实现。CF与脂肪酸、神经酰胺和胆固醇的异常相关,因此我们采用质谱、蛋白质芯片和RNAseq分析,研究了CFTR缺陷对气道上皮脂质代谢和促炎信号传导的影响。我们在CF小鼠肺以及CFTR敲除猪和CF患者良好分化的支气管上皮细胞培养物中,观察到基础状态下脂肪酸和神经酰胺代谢的显著失衡,并伴有慢性氧化应激。三种CF模型的细胞自主特征均包括ω-6与ω-3多不饱和脂肪酸比值升高,以及长链与超长链神经酰胺种类(LCC/VLCC)比值升高。抗氧化剂谷胱甘肽(GSH)和去铁胺部分纠正了脂质谱,表明氧化应激可能促进脂质异常。

靶向CFTR的调节剂减少了脂质失衡和明显的氧化应激,证实了脂质比例对CFTR的依赖性。RNA测序和蛋白质阵列分析显示,与非CF细胞相比,CF上皮细胞中细胞因子和生长因子的表达及脱落更高,这与基础条件下的无菌性炎症和组织重塑相一致。使用抗氧化剂或模拟已批准联合疗法Orkambi和Trikafta的CFTR调节剂治疗并未抑制炎症表型。这些结果表明,抗炎疗法可能为服用CFTR调节剂药物的CF患者提供额外益处。

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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