炎症细胞因子预处理间充质干细胞来源细胞外囊泡

该数据集来自 NCBI GEO(GSE293280),聚焦炎症细胞因子预处理的间充质干细胞来源细胞外囊泡(MSC-EVs)

geo
浏览 11
医学影像分类GPL216979606
GSE293280: Inflammatory Cytokine-Primed MSC-Derived Extracellular Vesicles

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

炎症细胞因子预处理间充质干细胞来源细胞外囊泡

Inflammatory Cytokine-Primed MSC-Derived Extracellular Vesicles

该数据集来自 NCBI GEO(GSE293280),聚焦炎症细胞因子预处理的间充质干细胞来源细胞外囊泡(MSC-EVs)。研究以 IFN-γ 和 TNF-α 预处理人脂肪间充质干细胞(hADMSCs),以增强其分泌 EVs 的免疫调节能力,并对预处理组(P-MEVs)与未预处理对照组(C-MEVs)进行表征。数据包含 1 个文件,主题为非编码 RNA 高通量测序,物种为人(9606),平台为 GPL21697。可用于比较预处理与未预处理 MSC-EVs 的非编码 RNA 表达谱,辅助探索急性肺损伤/ARDS 的无细胞治疗候选分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):急性肺损伤(ALI)以过度炎症和肺泡损伤为特征,由病原体或脓毒症等全身性损伤引起,并可进展为重度急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。当前治疗包括机械通气,仍以支持性为主,凸显了对强效无细胞治疗方式的迫切需求。间充质干细胞来源的细胞外囊泡(MSC-EVs)已成为肺修复的有前景候选者,但免疫抑制能力不足常限制其疗效。用人脂肪来源间充质干细胞(hADMSCs)经 IFN-γ 和 TNF-α 预处理,以增强其分泌 EVs 的免疫调节特性。我们通过透射电子显微镜、纳米颗粒跟踪分析和蛋白质印迹对 EV 标志物,对预处理的 MSC-EVs(P-MEVs)和未预处理的对照 MSC-EVs(C-MEVs)进行了表征。

【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:GPL21697、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=GSE293280

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 03 202,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

急性肺损伤(ALI)以过度炎症和肺泡损伤为特征,由病原体或脓毒症等全身性损伤引起,并可进展为严重的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。目前的治疗手段,包括机械通气,仍以支持性为主,这凸显了对强效无细胞治疗方式的迫切需求。间充质干细胞来源的细胞外囊泡(MSC-EVs)已成为肺修复的有前景的候选者,但其免疫抑制能力不足往往限制了其疗效。人脂肪来源间充质干细胞(hADMSCs)经IFN-γ和TNF-α预处理,以增强其分泌EVs的免疫调节特性。我们通过透射电子显微镜、纳米颗粒跟踪分析和蛋白质印迹检测EV标志物,对预处理后的MSC-EVs(P-MEVs)和未预处理的对照MSC-EVs(C-MEVs)进行了表征。在THP-1和A549细胞中进行的功能实验检测了抗炎效力以及对脂多糖(LPS)诱导损伤的屏障再生作用。

采用LPS诱导的ALI临床前小鼠模型评估炎症细胞因子表达、免疫细胞浸润、肺水肿及血管渗漏。最后,使用严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)感染的Vero E6细胞测试,以探究P-MEVs的抗病毒和抗炎潜力。预处理的hADMSCs表现出免疫抑制分子(如COX-2、IDO、TSG-6)表达升高,而EV形态或产量未发生变化。在THP-1和A549细胞中,P-MEVs比C-MEVs更有效地减轻LPS诱导的炎症。在体内,P-MEVs在LPS攻击的小鼠中更显著地减弱炎症细胞因子、免疫细胞募集及肺损伤标志物。在SARS-CoV-2感染的Vero E6细胞中,P-MEVs比C-MEVs更强效地抑制细胞病变效应和炎症反应。机制分析表明,这些增强作用与miRNA水平升高相关。

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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