特发性肺纤维化与对照肺成纤维细胞RNA测序数据集

该数据集为来自特发性肺纤维化(IPF)与对照(CTR)肺尖部和基底区域成纤维细胞的RNA测序数据,包含1个文件GSE185492_series_matrix.txt.gz

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基因组分类GPL246769606
GSE185492: RNA sequencing of gene expression in fibroblasts derived from idiopathic pulmonary fibrosis and control lungs

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

特发性肺纤维化与对照肺成纤维细胞RNA测序数据集

RNA sequencing of gene expression in fibroblasts derived from idiopathic pulmonary fibrosis and control lungs

该数据集为来自特发性肺纤维化(IPF)与对照(CTR)肺尖部和基底区域成纤维细胞的RNA测序数据,包含1个文件GSE185492_series_matrix.txt.gz。样本经培养、RNA提取后由AGRF进行下一代测序,并完成生物信息学分析。结果显示IPF与CTR肺尖部成纤维细胞转录组差异很小,而基底成纤维细胞基因表达存在显著差异(90个差异基因)。数据可用于研究IPF区域异质性及成纤维细胞转录组变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):已进行RNA测序以研究源自特发性肺纤维化(IPF)和对照(CTR)肺尖部和基底区域的成纤维细胞的转录组谱。肺成纤维细胞在T25培养瓶中培养至完全汇合。然后使用0.05%胰蛋白酶-EDTA通过胰蛋白酶消化收获成纤维细胞,并在磷酸盐缓冲盐水(PBS)中洗涤。使用RNeasy Mini试剂盒方案提取RNA。随后样品被送至澳大利亚基因组研究设施(AGRF),其中1μg RNA被提交进行下一代测序。一旦原始数据返回,即进行生物信息学分析。结果显示,从IPF和CTR供体分离的肺尖部成纤维细胞在转录组水平上差异很小。相反,IPF和CTR肺基底成纤维细胞之间的基因表达存在显著差异,有90个差

【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:GPL24676、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=GSE185492

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 09 202,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

已进行RNA测序以研究来源于特发性肺纤维化(IPF)和对照(CTR)肺尖部与基底部的成纤维细胞的转录组图谱。将肺成纤维细胞培养于T25培养瓶中直至完全汇合。随后使用0.05%胰蛋白酶-EDTA通过胰酶消化收获成纤维细胞,并在磷酸盐缓冲液(PBS)中洗涤。使用RNeasy Mini试剂盒方案提取RNA。随后将样本送至澳大利亚基因组研究机构(AGRF),提交1μg RNA进行下一代测序。原始数据返回后,进行了生物信息学分析。结果显示,从IPF和CTR供者分离的肺尖部成纤维细胞在转录组水平上差异很小。相比之下,IPF与CTR肺基底部成纤维细胞之间的基因表达存在显著差异,在IPF基底部成纤维细胞中鉴定出90个差异表达基因(DEGs)。对这90个DEGs的基因本体分析表明,最重要的功能与受体配体活性、细胞黏附分子结合和整合素结合相关。

此外,从对照肺基底和肺尖部位分离的成纤维细胞无显著差异。有趣的是,IPF患者肺基底成纤维细胞的转录组谱与同一患者肺尖成纤维细胞存在显著差异。与IPF肺尖成纤维细胞相比,IPF肺基底成纤维细胞中鉴定出303个差异表达基因(DEGs)。对这303个DEGs进行GO分析显示,所鉴定失调基因的最重要功能与细胞外基质(ECM)的组成和功能相关。进一步的通路分析鉴定出4条信号通路,即致心律失常性右心室心肌病、钙信号通路、扩张型心肌病和造血细胞谱系。一个有趣的发现是,这些IPF肺基底成纤维细胞聚集在

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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