工程化长方体芯片稳健生成远端呼吸道类器官用于治疗慢性阻塞性肺疾病

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE325412系列的表达谱数据,聚焦于利用工程化长方体芯片从人多能干细胞稳健生成远端呼吸道类器官(DRAOs),并探索其在慢性阻塞性肺疾病治疗中的作用

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基因组GPL246769606
GSE325412: Robust generation of distal respiratory airway organoids by an engineered cuboid chip to therapy chronic obstructive pulmonary disease

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

工程化长方体芯片稳健生成远端呼吸道类器官用于治疗慢性阻塞性肺疾病

Robust generation of distal respiratory airway organoids by an engineered cuboid chip to therapy chronic obstructive pulmonary disease

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE325412系列的表达谱数据,聚焦于利用工程化长方体芯片从人多能干细胞稳健生成远端呼吸道类器官(DRAOs),并探索其在慢性阻塞性肺疾病治疗中的作用。数据覆盖高通量测序表达谱,可用于研究远端呼吸道细胞在呼吸系统疾病中的功能及类器官培养平台的转录组特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 人远端呼吸道(DRA)细胞位于人肺最小的传导气道中,具体位于终末细支气管和呼吸细支气管,是一种新发现的细胞类型。由于小鼠中缺乏此类细胞且现有研究有限,迫切需要建立人远端呼吸道的体外模型来研究此类细胞在呼吸系统疾病中的作用。结果 在此,我们开发了一种稳健的分化方案,从人多能干细胞(hPSCs)衍生远端呼吸道类器官(DRAOs),并研究了其在慢性阻塞性肺疾病(COPD)治疗中的作用。我们设计了一个基于长方体芯片的培养平台,将混合Matrigel的单细胞悬液接种到芯片上,使肺祖细胞(LPC)球体产量提高了7.5倍,并上调了NKX2.1表达

【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/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE325412

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 30 202,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

背景 人远端呼吸气道(DRA)细胞位于人肺最小的传导气道中,具体位于终末细支气管和呼吸性细支气管,是一种新发现的细胞类型。由于小鼠体内缺乏此类细胞,且现有针对这些细胞的研究有限,亟需建立人远端呼吸气道的体外模型,以研究此类细胞在呼吸系统疾病中的作用。结果 在此,我们开发了一套稳健的分化方案,可从人多能干细胞(hPSCs)衍生出DRA类器官(DRAOs),并研究了其在慢性阻塞性肺疾病(COPD)治疗中的作用。我们设计了一种基于立方体芯片的培养平台,将混有Matrigel的单细胞悬液接种于芯片上,可使肺祖细胞(LPC)球状体产量提高7.5倍,并使NKX2.1表达上调近300倍。单细胞转录组分析进一步表明,该平台增强了远端肺相关基因的表达。LPC球状体的长期培养可产生可扩增的中空肺类器官。

所得细胞表现出与天然人DRA细胞高度相似的蛋白质和分子谱,其中超过70%共表达SFTPB和SCGB3A2。利用该方法,我们展示了在30天内加速生成DRAOs,其结构和功能成熟度显著增强。此外,这些DRAOs保留了进行肺泡分化的潜能。通过将这些类器官暴露于香烟烟雾提取物(CSE),我们建立了COPD样模型。此外,DRAOs能够在COPD小鼠中存活,修复肺泡结构损伤,并缓解COPD症状。结论我们的方法将促进类器官培养和分化的日益广泛应用,为构建更准确的复杂器官模型铺平道路,以模拟体内结构和功能。此外,DRAOs在利用m

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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