TGF-β1/mTORC1信号轴在特发性肺纤维化CTHRC1+病理性成纤维细胞转录身份中的关键作用

该数据集来自NCBI GEO,包含特发性肺纤维化(IPF)相关成纤维细胞的单细胞RNA测序表达谱数据,聚焦于CTHRC1+病理性成纤维细胞群体及TGF-β1/mTORC1信号轴对其转录身份的调控作用

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时间序列分类GPL185739606
GSE272972: Critical role for the TGF-β1/mTORC1 signalling axis in defining the transcriptional identity of CTHRC1+ pathologic fibroblasts in idiopathic pulmonary fibrosis

基本信息

模态
时间序列
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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

TGF-β1/mTORC1信号轴在特发性肺纤维化CTHRC1+病理性成纤维细胞转录身份中的关键作用

Critical role for the TGF-β1/mTORC1 signalling axis in defining the transcriptional identity of CTHRC1+ pathologic fibroblasts in idiopathic pulmonary fibrosis

该数据集来自NCBI GEO,包含特发性肺纤维化(IPF)相关成纤维细胞的单细胞RNA测序表达谱数据,聚焦于CTHRC1+病理性成纤维细胞群体及TGF-β1/mTORC1信号轴对其转录身份的调控作用。数据可用于研究IPF中促纤维化成纤维细胞的分子特征、信号通路机制及潜在治疗靶点,支持表达谱分析与细胞群体分类等任务(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):成纤维细胞是伤口愈合和病理性纤维化过程中负责纤维生成的关键效应细胞,病理性纤维化包括特发性肺纤维化(IPF),后者是最快速进展且致命的纤维化肺病。对纤维化肺组织的单细胞RNA测序已鉴定出一群不存在于非疾病对照肺中的高胶原产生成纤维细胞,其特征是标志物胶原三螺旋重复蛋白1(CTHRC1)的高表达。主要促纤维化介质TGF-β1已被广泛认为在多种纤维化病症中促进纤维生成。除经典Smad信号通路外,TGF-β1诱导的I型胶原产生受到mTORC1/4E-BP1信号枢纽的关键调控。利用药理学抑制(双重ATP竞争性mTOR抑制剂和雷帕霉素)结合基因编辑

【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=GSE272972

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 15 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

成纤维细胞是伤口愈合和病理性纤维化过程中负责纤维生成的关键效应细胞,后者包括特发性肺纤维化(IPF),这是进展最快、最致命的纤维化肺病。对纤维化肺组织的单细胞RNA测序已鉴定出一个新型的高产胶原成纤维细胞群体,该群体不存在于非疾病对照肺组织中,其特征是标志物胶原三螺旋重复序列包含蛋白1(CTHRC1)的高表达。主要促纤维化介质TGF-β1已被广泛认为在多种纤维化病症中促进纤维生成。除经典的Smad信号通路外,TGF-β1诱导的I型胶原产生受mTORC1/4E-BP1信号枢纽的关键调控。通过药理学抑制(双ATP竞争性mTOR抑制剂和雷帕霉素)结合基因编辑方法,我们现在证明mTORC1轴的作用扩展至调控所有TGF-β1调控的基质体基因中超过三分之一。

我们进一步表明,TGF-β1刺激的成纤维细胞的全局转录组与IPF肺中CTHRC1+病理性成纤维细胞群体的转录组相匹配。相反,在mTORC1信号被破坏(通过使用CRISPR-Cas9进行RPTOR基因编辑)的成纤维细胞中,TGF-β1诱导的转录组并不映射到任何已知的成纤维细胞群体。这些数据首次明确了TGF-β1和mTORC1信号枢纽在决定CTHRC1+病理性成纤维细胞转录身份中的关键作用,并为将mTORC1作为IPF以及可能与TGF-β1促纤维化信号失调相关的其他纤维化疾病的治疗策略提供了强有力的科学支持。

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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