小鼠多微生物脓毒症免疫细胞转录组图谱

该数据集通过盲肠结扎穿孔术诱导小鼠多微生物脓毒症,术后20小时采集脾脏和腹腔灌洗液,利用10× Genomics平台构建单细胞悬液并在Illumina平台测序,经CellRanger流程比对小鼠参考转录组GRCm38/mm10生成计数矩阵,再用Seurat进行单细胞RNA测序分析

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基因组分类GPL3017210090
GSE249975: Transcriptomic Profiling of Immune Cells in Murine Polymicrobial Sepsis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

小鼠多微生物脓毒症免疫细胞转录组图谱

Transcriptomic Profiling of Immune Cells in Murine Polymicrobial Sepsis

该数据集通过盲肠结扎穿孔术诱导小鼠多微生物脓毒症,术后20小时采集脾脏和腹腔灌洗液,利用10× Genomics平台构建单细胞悬液并在Illumina平台测序,经CellRanger流程比对小鼠参考转录组GRCm38/mm10生成计数矩阵,再用Seurat进行单细胞RNA测序分析。数据覆盖脓毒症状态下免疫细胞的转录组景观,经质控和无监督分类鉴定出中性粒细胞等主要细胞簇,可用于研究脓毒症中免疫细胞亚群的异质性及功能状态(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:多种免疫细胞类型在脓毒症中发挥关键作用,即使在同一细胞群体内也有许多表现出独特表型的独特亚群。在本研究中,我们通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析揭示了脓毒症中免疫细胞的转录组景观。我们通过盲肠结扎穿孔术在小鼠中诱导脓毒症。手术后20小时,收集脾脏和腹腔灌洗液。单细胞悬液使用10× Genomics流程处理,并在Illumina平台上测序。计数矩阵使用CellRanger流程生成,该流程将reads比对到小鼠参考转录组GRCm38/mm10。随后的scRNA-seq分析使用R包Seurat进行。结果:经过质量控制,我们对整个数据集进行了无监督分类。鉴定出四个主要簇,分别为中性粒细胞,

【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:GPL30172、10090。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=GSE249975

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 15 202,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

引言:多种免疫细胞类型在脓毒症中发挥关键作用,即使在同一细胞群体内也存在许多具有独特表型的独特亚群。在本研究中,我们通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析揭示了脓毒症中免疫细胞的转录组图谱。我们通过盲肠结扎穿孔术在小鼠中诱导脓毒症。手术后20小时,收集脾脏和腹腔灌洗液。单细胞悬液使用10× Genomics流程处理,并在Illumina平台上测序。计数矩阵使用CellRanger流程生成,该流程将reads比对到小鼠参考转录组GRCm38/mm10。随后的scRNA-seq分析使用R包Seurat进行。结果:经过质量控制后,我们对整个数据集进行了无监督分类。根据其推定标志物,鉴定出四个主要簇:中性粒细胞、巨噬细胞、B细胞和T细胞。基于差异表达基因,我们鉴定了脓毒症中每种细胞类型的激活通路。

在中性粒细胞中,与炎症信号相关的通路被激活,如NF-κB以及对病原体相关分子模式(PAMPs)、细胞因子和缺氧的反应。在巨噬细胞中,被激活的通路与细胞衰老、炎症信号和对PAMPs的反应相关。在B细胞中,与内质网应激相关的通路被激活。在T细胞中,被激活的通路与炎症信号、对PAMPs的反应和急性肺损伤相关。接下来,我们进一步将每种细胞类型分为亚群。中性粒细胞由四个簇组成。一些亚群在炎症信号或细胞代谢方面被激活,而另一些则具有免疫调节或衰老特性。巨噬细胞由四个簇组成,包括衰老增强、淋巴细胞活化、细胞外基质组织或细胞因子活性增强的簇。B细胞由四个簇组成

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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