囊性纤维化猪出生时即患肺病并表现细菌清除缺陷

研究围绕靶向 CFTR 基因的囊性纤维化猪模型,观察其出生后数月内自发出现气道炎症、重塑、黏液积聚和感染等 CF 肺病特征,并分析新生猪肺部炎症与细菌清除情况

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL35339823
GSE21071: Cystic Fibrosis Pigs Develop Lung Disease and Exhibit Defective Bacterial Eradication at Birth

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

囊性纤维化猪出生时即患肺病并表现细菌清除缺陷

Cystic Fibrosis Pigs Develop Lung Disease and Exhibit Defective Bacterial Eradication at Birth

该数据集来自 NCBI GEO(GSE21071),包含 1 个表达谱芯片文件,主题为表达 profiling by array,平台为 GPL3533,物种为猪(9823)。研究围绕靶向 CFTR 基因的囊性纤维化猪模型,观察其出生后数月内自发出现气道炎症、重塑、黏液积聚和感染等 CF 肺病特征,并分析新生猪肺部炎症与细菌清除情况。数据可用于研究囊性纤维化肺病发病机制及宿主防御缺陷相关的基因表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 25 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肺病是囊性纤维化(CF)发病和死亡的主要原因。然而,由于缺乏具有 CF 典型特征的动物模型,对其发病机制的理解一直受到阻碍。为解决这一问题,我们最近构建了靶向 CFTR 基因的猪。我们现在报告,在出生后数月内,CF 猪自发出现 CF 肺病的标志性特征,包括气道炎症、重塑、黏液积聚和感染。它们的肺部含有多种细菌,提示宿主防御缺陷是均等机会性的。在人类中,炎症与感染之间的时间关系和/或因果关系仍不确定。为研究这些过程,我们研究了新生猪。它们的肺部没有炎症,但比对照组更少无菌。此外,在肺内细菌攻击后,CF 猪未能清除

【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、GPL3533、9823。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=GSE21071

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 03 201,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

肺病是囊性纤维化(CF)患者发病和死亡的主要原因。然而,由于缺乏具有CF典型特征的动物模型,对其发病机制的理解一直受到阻碍。为解决这一问题,我们近期培育了CFTR基因靶向修饰猪。现在我们报告,CF猪在出生后数月内自发出现CF肺病的标志性特征,包括气道炎症、重塑、黏液积聚和感染。其肺部含有多种细菌,提示宿主防御缺陷并非针对特定病原体。在人类中,炎症与感染之间的时间关系和/或因果关系仍不明确。为探究这些过程,我们对新生猪进行了研究。其肺部未见炎症,但无菌状态较对照组更少见。此外,经肺内细菌攻击后,CF猪清除细菌的效果不及野生型猪。这些结果提示,细菌清除受损是启动CF肺部炎症和病理级联反应的致病事件。

发现CF猪在出生后数小时内即存在细菌宿主防御缺陷,这为进一步研究发病机制以及在继发性后果出现前测试治疗和预防策略提供了令人振奋的机会。

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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