特发性肺纤维化与系统性硬化相关间质性肺病的单细胞图谱
该数据集来自 NCBI GEO（GSE156310），包含对晚期特发性肺纤维化（IPF）、系统性硬化相关间质性肺病（SSc-ILD）及器官供体对照的 21 例离体肺组织进行的单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据
基本信息
资源简介
特发性肺纤维化与系统性硬化相关间质性肺病的单细胞图谱
Disparate interferon signaling and shared aberrant basaloid cells in single-cell profiling of idiopathic pulmonary fibrosis and systemic sclerosis-associated interstitial lung disease
该数据集来自 NCBI GEO（GSE156310），包含对晚期特发性肺纤维化（IPF）、系统性硬化相关间质性肺病（SSc-ILD）及器官供体对照的 21 例离体肺组织进行的单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据。数据可用于比较 IPF 与 SSc-ILD 在细胞类型特异性转录组上的共性与差异，分析干扰素信号通路（如 IPF 中 SPP1hi 和 FABP4hi 巨噬细胞、细胞毒性 T 细胞及自然杀伤细胞的干扰素-γ 信号上调）及共享的异常基底样细胞，为研究肺纤维化中免疫失调机制提供数据基础（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Aug 16 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：特发性肺纤维化（IPF）与系统性硬化相关间质性肺病（SSc-ILD）在受影响患者的主要人口学特征和已识别的遗传风险等位基因上存在差异，但两种疾病都常进展为呼吸衰竭和死亡。将晚期 SSc-ILD 与 IPF 进行对比，有助于了解免疫失调在肺纤维化中可能发挥的作用。为分析 IPF 与 SSc-ILD 之间细胞类型特异性转录组的共性与差异，我们比较了来自晚期 IPF、SSc-ILD 患者及器官供体对照的 21 例离体肺组织的单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）。IPF 与 SSc-ILD 组织的比较识别出不同的干扰素信号模式，其中干扰素-γ 信号在 IPF 的 SPP1hi 和 FABP4hi 巨噬细胞、细胞毒性 T 细胞及自然杀伤细胞中上调，而 I 型干扰
【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：GPL18573、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=GSE156310
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 17 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE156310
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
特发性肺纤维化（IPF）与系统性硬化症相关间质性肺病（SSc-ILD）在受累患者的主要人口学特征及已识别的遗传风险等位基因方面存在差异，但两种疾病均常进展为呼吸衰竭和死亡。将晚期SSc-ILD与IPF进行对比，有助于揭示免疫失调在肺纤维化中可能发挥的作用。为分析IPF与SSc-ILD之间细胞类型特异性转录组的共性与差异，我们比较了来自晚期IPF、SSc-ILD患者及器官供者对照的21份离体肺组织标本的单细胞RNA测序（scRNA-seq）结果。IPF与SSc-ILD组织的比较揭示了干扰素信号传导的 divergent 模式：在IPF的SPP1hi和FABP4hi巨噬细胞、细胞毒性T细胞及自然杀伤细胞中，干扰素-γ信号传导上调；而在相应的SSc-ILD细胞群中，I型干扰素信号传导及其产生上调。浆细胞样树突状细胞仅见于患病肺组织，且与IPF相比，SSc-ILD中该类细胞表现出细胞应激通路上调。
在IPF和SSc-ILD中，肺泡I型细胞均显著减少，且这些细胞具有可区分疾病的独特转录组特征。首次在SSc-ILD中鉴定出KRT5-/KRT17+异常基底样细胞，其表现出细胞衰老和上皮-间质转化的标志物。总之，我们的研究利用scRNA-seq的强大能力，识别了IPF与SSc-ILD之间的关键差异细胞类型和通路，为特发性和自身免疫性间质性肺病之间共享和独特的机制提供了新见解。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
