产胶原眼细胞图谱揭示早期损伤与纤维化视网膜下疾病中不同的成纤维细胞命运

研究利用 Col1a1-YFP 报告小鼠在两种疾病模型中对胶原产生进行活体实时成像,构建视网膜下损伤的产胶原眼细胞图谱,揭示健康、消退期与纤维化组织中视网膜下成纤维细胞的异质性,可用于探索视网膜下纤维化相关细胞来源与成纤维细胞命运分类(来源 NCBI)

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基因组分类GPL1905710090
GSE318755: Collagen-producing eye cell atlas reveals distinct fibroblast fates in early injury versus fibrotic subretinal disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

产胶原眼细胞图谱揭示早期损伤与纤维化视网膜下疾病中不同的成纤维细胞命运

Collagen-producing eye cell atlas reveals distinct fibroblast fates in early injury versus fibrotic subretinal disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE318755),包含 1 个文件(GSE318755_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱数据。研究利用 Col1a1-YFP 报告小鼠在两种疾病模型中对胶原产生进行活体实时成像,构建视网膜下损伤的产胶原眼细胞图谱,揭示健康、消退期与纤维化组织中视网膜下成纤维细胞的异质性,可用于探索视网膜下纤维化相关细胞来源与成纤维细胞命运分类(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):纤维化是机体正常伤口愈合策略失调时发生的适应不良过程的终末阶段。视网膜下纤维化是新生血管性年龄相关性黄斑变性(nAMD)的终末阶段,nAMD 是 50 岁以上人群中心视力丧失的最常见原因。导致视网膜下纤维化的过量细胞外基质的细胞来源尚不清楚,参与纤维化过程的细胞异质性也不清楚。在此,我们通过使用 Col1a1-YFP 报告小鼠在两种疾病模型中对胶原产生进行实时活体无创成像,来识别参与视网膜下纤维化的细胞,这两种模型是:1)消退性视网膜损伤模型和 2)视网膜下疾病的纤维化模型。我们创建了视网膜下损伤的产胶原眼细胞图谱,并展示了健康、消退和纤维化组织中视网膜下成纤维细胞的异质性。我们识别

【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=GSE318755

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 11 202,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

纤维化是机体正常伤口愈合策略失调时所产生的适应不良过程的终末期。视网膜下纤维化是新生血管性年龄相关性黄斑变性(nAMD)的终末期,而nAMD是50岁以上人群中心视力丧失最常见的原因。导致视网膜下纤维化的细胞外基质过度沉积的细胞来源尚不清楚,参与纤维化过程的细胞异质性亦不明确。本研究利用Col1a1-YFP报告小鼠,在两种疾病模型(1)消退性视网膜损伤模型和(2)视网膜下疾病的纤维化模型中,于体内实时无创成像胶原蛋白的产生,从而鉴定参与视网膜下纤维化的细胞。我们构建了视网膜下损伤的产胶原眼细胞图谱,并展示了健康、消退性及纤维化组织中视网膜下成纤维细胞的异质性。我们鉴定了普通修复/消退性成纤维细胞群体与致病性促纤维化产胶原成纤维细胞之间不同的分子特征。

将这一产生胶原的眼细胞图谱与已发表的产生胶原的肺细胞图谱整合后发现,两种器官中存在保守的促纤维化成纤维细胞,但也揭示了视网膜下纤维化所特有的新型组织特异性成纤维细胞群体。在视网膜下纤维化中,Fap+Fgl2+成纤维细胞群体显著扩增,其表达最高水平的胶原,并独特地表达ECM成分periostin、col15a1和col6a5。小鼠和人供体眼组织的免疫标记支持periostin的成纤维细胞表达及血管周围定位,可清晰区分nAMD中的真正纤维化与早期疾病。我们的产生胶原的眼细胞图谱是研究稳态、早期损伤和纤维化中不同成纤维细胞亚群的宝贵资源。

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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