单细胞与空间转录组揭示自然条件下慢性肉芽肿病发病机制 [SeekSpace]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE270427),包含单细胞与空间转录组数据,用于研究自然条件下慢性肉芽肿病(CGD)的发病机制
![GSE270427: Single-cell and spatial transcriptomics reveal the pathogenesis of chronic granulomatous disease under natural conditions [SeekSpace]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/173120.jpg)
基本信息
资源简介
单细胞与空间转录组揭示自然条件下慢性肉芽肿病发病机制 [SeekSpace]
Single-cell and spatial transcriptomics reveal the pathogenesis of chronic granulomatous disease under natural conditions [SeekSpace]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE270427),包含单细胞与空间转录组数据,用于研究自然条件下慢性肉芽肿病(CGD)的发病机制。研究以 Ncf2-/- 小鼠建立 CGD 感染模型,在 SPF 条件下小鼠无感染迹象,而在 CL 级条件下自发形成纤维包裹性坏死性肺肉芽肿。数据可用于分析中性粒细胞和单核细胞来源巨噬细胞的扩增及肺部免疫微环境,支撑 CGD 相关呼吸系统疾病的机制探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 21 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性肉芽肿病(CGD)是一种罕见的遗传性免疫缺陷病,由吞噬细胞中 NADPH 氧化酶 2(NOX2)功能异常所致。由于 NOX2 来源的活性氧缺乏,CGD 患者对细菌和真菌等病原体的易感性增加。该缺陷还导致过度炎症反应,造成组织损伤。在本研究中,我们通过受控环境暴露,建立了具有 Ncf2-/- 遗传背景的 CGD 感染模型。在无特定病原体(SPF)设施内,Ncf2-/- 小鼠未表现出感染迹象。然而,在 CL 级条件下(CL),这些小鼠自发形成纤维包裹性坏死性肺肉芽肿。通过单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)和流式细胞术,我们检测到中性粒细胞和单核细胞来源的巨噬细胞显著扩增。
【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:Other、GPL24247、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=GSE270427
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 10 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
慢性肉芽肿病(CGD)是一种罕见的遗传性免疫缺陷病,由吞噬细胞中NADPH氧化酶2(NOX2)功能障碍所致。由于NOX2来源的活性氧缺乏,CGD个体对病原体(包括细菌和真菌)的易感性增加。该缺陷还导致过度的炎症反应,引起组织损伤。在本研究中,我们通过受控的环境暴露建立了具有Ncf2-/-遗传背景的CGD感染模型。在无特定病原体(SPF)设施内,Ncf2-/-小鼠未表现出感染迹象。然而,在CL级条件下(CL),这些小鼠自发形成了纤维包裹性坏死性肺肉芽肿。通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)和流式细胞术,我们检测到CGD小鼠肺组织中中性粒细胞和单核细胞来源巨噬细胞(MDMs)的显著扩增,并鉴定出一个以促炎转录特征为特点的NOS2high中性粒细胞亚群,以及一个以NOS2和ARG1为标志的特定MDMs亚群。
在空间转录组数据中,NOS2高表达的中性粒细胞位于肉芽肿核心区域,通过高表达Mif、Il1b和Il1a促进炎症反应,而特定巨噬细胞亚群则位于肉芽肿病变外周,通过表达Fn1、Mmp9、Mmp12和Mmp14促进细胞外基质重塑。药理学抑制MIF可通过MIF/NLRP3/IL1β轴显著减少中性粒细胞浸润和肉芽肿形成。此外,髓系特异性促生存基因Morrbid的缺失导致CGD中髓系细胞凋亡,Il1r1的缺失也减轻了疾病,使两种复合突变体的全身炎症减少。总之,通过控制环境因素,我们构建了CGD感染的自然模型,并通过单细胞和空间
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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