发展为BPD的婴儿具有由vimentin表达和纤毛缺失定义的气道内型 [RNA-Seq P199-9Data]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-Seq系列矩阵文件,聚焦于早产后发展为支气管肺发育不良(BPD)的婴儿下气道疾病

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基因组分类GPL301739606
GSE318544: Infants who develop BPD have an airway endotype defined by vimentin expression and ciliary loss [RNA-Seq P199-9Data]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

发展为BPD的婴儿具有由vimentin表达和纤毛缺失定义的气道内型 [RNA-Seq P199-9Data]

Infants who develop BPD have an airway endotype defined by vimentin expression and ciliary loss [RNA-Seq P199-9Data]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-Seq系列矩阵文件,聚焦于早产后发展为支气管肺发育不良(BPD)的婴儿下气道疾病。研究结合体外器官型气道上皮细胞模型与患者病理及转录组样本,通过RNA测序和定量免疫组化分析,定义 evolving BPD(eBPD)的分子内型。数据可用于探索vimentin表达和纤毛缺失作为BPD气道内型标志物的特征,支持呼吸系统疾病分子分型与机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:支气管肺发育不良(BPD)源于早产后肺发育中断,并在呼吸树的各个层面产生结构缺陷。下气道疾病正成为BPD的一种具有临床意义的表型,死亡率增加,但早产破坏气道发育的分子机制仍不清楚。目的:建立早产后下气道疾病的人类模型,并在基线和损伤反应中定义 evolving BPD(eBPD)的分子内型。方法:将离体器官型气道上皮细胞(AEC)模型与充分表征的病理学和转录组学患者样本相结合,进行定量免疫组化和RNA测序分析。测量与主要结果:与健康对照的AEC相比,eBPD来源的AEC表现出增殖减少,

【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:GPL30173、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=GSE318544

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 06 202,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

理由:支气管肺发育不良(BPD)源于早产后肺发育受阻,并在呼吸树的各个层面造成结构缺陷。下气道疾病正逐渐被视为一种具有临床意义的BPD表型,其死亡率增加,然而早产破坏气道发育的分子机制仍不明确。目的:建立早产后下气道疾病的人体模型,并界定 evolving BPD(eBPD)在基线和损伤反应中的分子内型。方法:将离体器官型气道上皮细胞(AEC)模型与特征明确的病理学和转录组学患者样本相结合,用于定量免疫组化和RNA测序分析。测量与主要结果:与健康对照的AEC相比,eBPD来源的AEC表现出增殖减少、向纤毛上皮分化受损,以及波形蛋白阳性细胞群的扩增,其转录谱与AEC分化受损相关。

在高氧暴露后,来源于eBPD的气道上皮细胞(AECs)在离体条件下表现出强烈的波形蛋白反应,这与在患有BPD的人类婴儿肺组织气道细胞中观察到的波形蛋白表达增加相平行。结论:利用新生儿气道分化的器官型模型,我们证明eBPD与AEC分化受损、波形蛋白表达增加及纤毛细胞 concomitant 丢失相关,并且对高氧损伤表现出过度的波形蛋白反应。这些发现模拟了人类患者气道上皮细胞中早产的影响。这些数据支持一种机制,即高氧导致BPD中上皮分化受损及相关下气道功能障碍,并为未来探究中间丝在BPD演变中作用的机制研究提供了依据。

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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