多组学网络识别AATD血浆中性粒细胞弹性蛋白酶阳性胞外囊泡加速肺部炎症

该数据集来自NCBI GEO,聚焦Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)患者中性粒细胞功能异常。研究整合RNA-seq与代谢组学多组学方法,分析AATD个体血液中性粒细胞的转录失调,并分离鉴定中性粒细胞来源胞外囊泡(EV),探索其作为肺部炎症加速因子的分子机制

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时间序列分类GPL342819606
GSE291638: A Multi-Omics Network Identifies Neutrophil Elastase-Positive Extracellular Vesicles in Plasma of Alpha-1 Antitrypsin Deficient Individuals as Accelerants of Lung Inflammation

基本信息

模态
时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

多组学网络识别AATD血浆中性粒细胞弹性蛋白酶阳性胞外囊泡加速肺部炎症

A Multi-Omics Network Identifies Neutrophil Elastase-Positive Extracellular Vesicles in Plasma of Alpha-1 Antitrypsin Deficient Individuals as Accelerants of Lung Inflammation

该数据集来自NCBI GEO,聚焦Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)患者中性粒细胞功能异常。研究整合RNA-seq与代谢组学多组学方法,分析AATD个体血液中性粒细胞的转录失调,并分离鉴定中性粒细胞来源胞外囊泡(EV),探索其作为肺部炎症加速因子的分子机制。数据包含1个series matrix文件,可用于呼吸系统疾病、COPD相关炎症机制及多组学整合分析研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Alpha-1抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)是一种由SERPINA1突变引起的遗传性疾病,可导致慢性阻塞性肺疾病(COPD)和肝病。中性粒细胞是炎症信号网络的关键调节因子,然而其在AATD中的失调及相关分子机制尚不清楚。在此,我们采用多组学方法,整合RNA测序(RNA-seq)和代谢组学,全面表征AATD中的中性粒细胞功能障碍。对AATD个体血液中性粒细胞的RNA-seq分析显示,高度参与细胞内信号盒、免疫应答激活和调节信号通路以及信号转导调节的基因存在转录失调,这些通路控制炎症和代谢适应。中性粒细胞来源的胞外囊泡(EV)的分离和表征

【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:GPL34281、9606。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE291638

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 31 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

α-1抗胰蛋白酶缺乏症(AATD)是一种由SERPINA1基因突变引起的遗传性疾病,可导致慢性阻塞性肺疾病(COPD)和肝脏疾病。中性粒细胞是炎症信号网络的关键调控者,然而,其在AATD中的失调及相关分子机制目前尚不清楚。在此,我们采用多组学方法,整合RNA测序(RNA-seq)和代谢组学,全面表征AATD中中性粒细胞的功能障碍。对AATD个体血液中性粒细胞的RNA-seq分析揭示了在高度参与细胞内信号级联、免疫应答激活与调控信号通路以及调控信号转导(这些过程控制炎症和代谢适应)的基因中存在转录失调。中性粒细胞来源细胞外囊泡(EV)的分离与表征进一步表明,血浆中富含中性粒细胞弹性蛋白酶(NE)的EV负荷增加,且其表面结合的NE升高。代谢组学分析显示,这些EV富集与失调信号通路相关的促炎代谢物。

整合转录组与代谢组网络分析揭示,中性粒细胞基因表达失调及相关信号通路重塑了细胞外囊泡(EV)的代谢货物,将代谢重编程与AATD中的炎症信号转导联系起来。此外,差异表达的EV代谢物可能调节EV受体细胞的基因表达,进一步维持AATD中的慢性炎症。这些发现建立了中性粒细胞基因失调与EV驱动的炎症信号之间的机制联系,揭示了EV货物的代谢重编程如何通过细胞因子和蛋白酶介导的通路影响细胞间通讯。观察到的中性粒细胞中干扰素、模式识别受体和细胞因子介导信号通路的上调,提示AATD和COPD中存在一个放大炎症的潜在反馈环路。

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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