NOD/ShiLtJ 干燥综合征小鼠模型纤维化重塑的单细胞转录组与 AI 定量研究

该数据集来自 NCBI GEO(GSE314772),包含 1 个文件,聚焦 NOD/ShiLtJ 干燥综合征小鼠模型唾液腺的纤维化重塑

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基因组回归GPL1905710090
GSE314772: Fibrotic Remodeling in the NOD/ShiLtJ Mouse Model of Sjögren’s Disease: Insights from Single-Cell Transcriptomics and AI-Driven Quantification

基本信息

模态
基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

NOD/ShiLtJ 干燥综合征小鼠模型纤维化重塑的单细胞转录组与 AI 定量研究

Fibrotic Remodeling in the NOD/ShiLtJ Mouse Model of Sjögren’s Disease: Insights from Single-Cell Transcriptomics and AI-Driven Quantification

该数据集来自 NCBI GEO(GSE314772),包含 1 个文件,聚焦 NOD/ShiLtJ 干燥综合征小鼠模型唾液腺的纤维化重塑。研究利用 scRNASeq 比较 NOD 小鼠与对照小鼠成纤维细胞的差异基因表达,发现 NOD 小鼠成纤维细胞中 Col1a1、Col1a2、Col3a1 等细胞外基质 mRNA 水平升高;结合 Picrosirius red 组织染色与 AI 驱动的纤维化定量,识别出下颌下腺的显著纤维化重塑。数据可用于研究干燥综合征相关纤维化的分子机制与成纤维细胞异质性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):干燥综合征(SjD)是一种以唾液腺功能减退和淋巴细胞浸润为特征的系统性自身免疫性疾病,但纤维化在腺体功能障碍中的作用仍不清楚。NOD/ShiltJ 小鼠是公认的 SjD 模型。在本研究中,我们评估了 NOD/ShiLtJ 小鼠唾液腺中纤维化的存在及其影响。利用 scRNASeq,我们研究了 NOD 小鼠与对照小鼠成纤维细胞的差异基因表达。与对照品系相比,NOD 小鼠唾液腺中的成纤维细胞群体表现出更高水平的细胞外基质 mRNA,包括 Col1a1、Col1a2 和 Col3a1。通过 Picrosirius red 组织染色和 AI 驱动的纤维化定量,我们发现非肥胖糖尿病 NOD/ShiLtJ 小鼠的下颌下腺相对于对照存在显著的纤维化重塑。

【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:GPL19057、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=GSE314772

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 18 202,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

干燥综合征(Sjögren’s Disease, SjD)是一种以唾液腺功能减退和淋巴细胞浸润为特征的系统性自身免疫性疾病,然而纤维化对腺体功能障碍的作用仍不明确。NOD/ShiltJ小鼠是SjD公认的成熟模型。本研究评估了NOD/ShiLtJ小鼠唾液腺中纤维化的存在及其影响。我们采用scRNASeq技术研究了NOD小鼠与对照小鼠成纤维细胞的差异基因表达。与对照品系相比,NOD小鼠唾液腺中的成纤维细胞群体表现出细胞外基质mRNA水平升高,包括Col1a1、Col1a2和Col3a1。通过天狼星红组织学染色和AI驱动的纤维化定量分析,我们发现非肥胖糖尿病NOD/ShiLtJ小鼠的颌下腺相对于对照组存在显著的纤维化重塑,且与该小鼠品系的糖尿病表型相关。我们评估了尼达尼布(Nintedanib)缓解该纤维化表型的治疗潜力。尼达尼布是FDA批准用于慢性纤维化间质性肺病的抗纤维化药物。

虽然尼达尼布未能显著减少免疫浸润或恢复唾液腺功能,但在长期治疗队列中,它适度降低了多项纤维化评分。这些发现表明,NOD/ShiLtJ品系能够模拟SjD患者中发生的纤维化反应,并支持对唾液腺功能障碍的抗纤维化疗法进行进一步研究。

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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