支气管肺泡灌洗单细胞转录组揭示间质性肺病巨噬细胞亚群与轨迹
该数据集来自 NCBI GEO(GSE296682),对 25 例间质性肺病(包括 IPF、过敏性肺炎、结节病和矽肺)患者的支气管肺泡灌洗样本进行单细胞 RNA 测序,涵盖正常端粒与短端粒患者

基本信息
资源简介
支气管肺泡灌洗单细胞转录组揭示间质性肺病巨噬细胞亚群与轨迹
Single-cell transcriptomics of bronchoalveolar lavage reveals divergent macrophage subpopulations and trajectories in interstitial lung disease
该数据集来自 NCBI GEO(GSE296682),对 25 例间质性肺病(包括 IPF、过敏性肺炎、结节病和矽肺)患者的支气管肺泡灌洗样本进行单细胞 RNA 测序,涵盖正常端粒与短端粒患者。数据可用于刻画 BAL 免疫细胞组成、识别巨噬细胞亚群及其分化轨迹,并探究短端粒对 BAL 免疫图谱的影响(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 08 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:间质性肺病(ILD)涵盖多种纤维化疾病,导致显著的呼吸系统疾病负担和死亡。支气管肺泡灌洗(BAL)液细胞组成评估是 ILD 患者的重要诊断检查,但 BAL 细胞组成在单细胞分辨率下仍相对未被充分表征。目的:表征不同 ILD 中 BAL 的免疫细胞群体,并研究外周血白细胞端粒长度缩短对 BAL 免疫特征的影响。方法:对 25 例不同 ILD 患者(包括特发性肺纤维化(IPF)、过敏性肺炎、结节病和矽肺)的 BAL 样本进行单细胞 RNA 测序及下游分析。纳入正常端粒和短端粒患者。此外,我们整合了我们的 fin
【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:GPL24676、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=GSE296682
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 05 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
理由:间质性肺疾病(ILDs)涵盖多种纤维化病症,并导致显著的呼吸系统疾病负担和死亡。支气管肺泡灌洗液(BAL)细胞成分的评估是间质性肺疾病患者的重要诊断测试,但BAL细胞组成在单细胞分辨率下仍相对未被充分表征。目的:表征不同间质性肺疾病中BAL的免疫细胞群体,并探究外周血白细胞端粒长度缩短对BAL免疫特征的影响。方法:对25例患有各种间质性肺疾病(包括特发性肺纤维化(IPF)、过敏性肺炎、结节病和硅肺)患者的BAL样本进行单细胞RNA测序及下游分析。研究纳入了正常端粒和短端粒患者。此外,我们将研究结果与IPF全基因组关联研究(GWAS)数据进行了整合。结果:我们在BAL中鉴定出十六种不同的细胞群体,这些群体在不同间质性肺疾病亚型之间存在显著差异。
分析显示,单核细胞样巨噬细胞(MLM)可分为六个亚群,并呈现不同的分化轨迹:炎症性CXCL10hi MLM在过敏性肺炎中占主导地位,而促纤维化SPP1hi MLM在IPF中显著扩增。与端粒长度正常的患者相比,短端粒患者表现出促纤维化SPP1hi MLM比例增加,且纤维化基因表达增强。与基因组数据的整合证实,SPP1hi和CCL2hi MLM亚群中含有IPF疾病相关性评分最高的细胞。结论:BAL来源的转录组学揭示了不同ILD亚型中 distinct 的髓系亚群,其中特定群体与疾病发病机制相关。这些发现为ILD发病机制提供了见解,推动了利用BAL采样开发更精细诊断检测方法的发展,并突出了特定髓系亚群作为潜在治疗靶点的价值。
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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