上呼吸道上皮单细胞图谱揭示细胞类型与模式化策略异质性

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE287495,提供小鼠上呼吸道上皮的单细胞 RNAseq 数据并结合空间验证,用于构建上呼吸道上皮的综合图谱

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基因组分类GPL1510310090
GSE287495: A Single-Cell Atlas of the Upper Respiratory Epithelium Reveals Heterogeneity in Cell Types and Patterning Strategies

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

上呼吸道上皮单细胞图谱揭示细胞类型与模式化策略异质性

A Single-Cell Atlas of the Upper Respiratory Epithelium Reveals Heterogeneity in Cell Types and Patterning Strategies

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE287495,提供小鼠上呼吸道上皮的单细胞 RNAseq 数据并结合空间验证,用于构建上呼吸道上皮的综合图谱。上呼吸道沿咽喉至气管支气管轴分布,是抵御污染物和病原体的第一道防线,其上皮由多种特化细胞类型组成,参与免疫防御与损伤修复。数据覆盖小鼠上呼吸道上皮,包含 1 个文件 GSE287495_series_matrix.txt.gz,可用于解析细胞类型、潜在亚群及其空间分布,支持呼吸系统疾病相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):上呼吸道沿咽喉至气管支气管轴排列,对呼吸和发声等稳态功能至关重要。上呼吸道上皮频繁暴露于污染物和病原体,使其成为抵御呼吸损伤和感染的第一道防线。呼吸上皮由丰富的特化细胞类型组成,每种细胞在免疫防御和损伤修复中具有独特能力。然而,这些细胞群体以及潜在细胞亚群的精确转录组特征和空间分布尚未被很好地定义。在此,我们结合单细胞 RNAseq 与空间验证,呈现了小鼠上呼吸道上皮的综合图谱。我们系统分析了上呼吸道上皮丰富的 RNAseq 数据集,揭示了 17 种细胞 t

【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:GPL15103、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=GSE287495

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 10 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

上呼吸道沿咽喉至气管支气管轴分布,对呼吸和发声等稳态功能至关重要。上呼吸道上皮经常暴露于污染物和病原体,使其成为抵御呼吸道损伤和感染的第一道防线。呼吸道上皮由多种特化的细胞类型组成,每种细胞在免疫防御和组织修复方面都具有独特能力。然而,这些细胞群体以及潜在细胞亚群的精确转录组特征和空间分布尚未得到充分界定。在此,我们利用单细胞RNA测序结合空间验证,呈现了小鼠上呼吸道上皮的综合图谱。我们系统分析了丰富的上呼吸道上皮RNAseq数据集,揭示了17种细胞类型,并进一步将其归纳为三个空间上不同的区域:Tmprss11a+咽喉部、Nkx2-1+气管支气管部以及Dmbt1+黏膜下腺上皮。

我们对咽喉上皮进行了分析,该上皮由复层鳞状上皮构成,并鉴定出不同的区域特征,包括角蛋白基因表达密码。在分析气管支气管上皮时,该上皮由假复层上皮构成——除丘状结构外——我们发现区域腔面细胞,如棒状细胞和基底细胞,沿近端-远端和/或背-腹轴显示出不同的标志物表达梯度。最后,我们对黏膜下腺上皮的分析——该上皮由一系列细胞类型组成,如独特的肌上皮细胞——揭示了细胞群体之间及内部的丰富多样性。我们的单细胞图谱结合空间验证,突出了上呼吸道上皮的独特转录程序,并为未来研究如何解决

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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