远端气道干细胞在体外及H1N1流感感染后肺再生中生成肺泡(集落)

数据围绕 H1N1 流感病毒感染后小鼠肺再生过程,聚焦支气管上皮中表达 p63 的干细胞在感染后增殖、迁移至肺泡消融区域并形成 Krt5+ 集落,以及这些集落中肺泡标志物和肺泡-毛细血管网络重建相关基因的表达特征

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL609610090
GSE32600: Distal airway stem cells yield alveoli in vitro and during lung regeneration following H1N1 influenza infection (colony)

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

远端气道干细胞在体外及H1N1流感感染后肺再生中生成肺泡(集落)

Distal airway stem cells yield alveoli in vitro and during lung regeneration following H1N1 influenza infection (colony)

该数据集来自 NCBI GEO(GSE32600),包含 1 个表达谱芯片文件 GSE32600_series_matrix.txt.gz,平台为 GPL6096,物种为小鼠(10090)。数据围绕 H1N1 流感病毒感染后小鼠肺再生过程,聚焦支气管上皮中表达 p63 的干细胞在感染后增殖、迁移至肺泡消融区域并形成 Krt5+ 集落,以及这些集落中肺泡标志物和肺泡-毛细血管网络重建相关基因的表达特征。可用于研究远端气道干细胞在严重肺损伤后再生中的分子程序与候选标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 04 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):灾难性损伤后肺再生的程度以及成体干细胞在此过程中的潜在作用仍不清楚。用与1918年大流行相关的H1N1流感病毒对小鼠进行亚致死性感染,会引发大规模气道损伤,随后出现明显的再生。我们在此表明,细支气管上皮中表达p63的干细胞在感染后迅速增殖,并辐射至肺泡消融的细支气管间区域。到达该处后,这些细胞组装成离散的Krt5+集落,并开始表达典型的肺泡标志物。这些集落的基因表达谱表明,它们是病毒感染所摧毁的肺泡-毛细血管网络重建过程中的中间体。这种表达p63的干细胞在肺再生中的动态,与我们平行发现的、定义人类远端气道干细胞谱系的结果相呼应。

【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:Expression profiling by array、GPL6096、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=GSE32600

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 06 201,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

严重损伤后的肺再生程度以及成体干细胞在此过程中的潜在作用仍不清楚。小鼠亚致死性感染与1918年大流行相关的H1N1流感病毒后,会引发广泛的气道损伤,随后出现明显的再生。我们在此表明,细支气管上皮中表达p63的干细胞在感染后迅速增殖,并迁移至肺泡消融的细支气管间区域。到达该处后,这些细胞组装成离散的Krt5+细胞团,并开始表达肺泡典型的标志物。这些细胞团的基因表达谱表明,它们是病毒感染所摧毁的肺泡-毛细血管网络重建过程中的中间体。这种表达p63的干细胞在肺再生中的动态变化与我们平行的发现相呼应——即已明确的人远端气道干细胞谱系在体外组装成肺泡样结构——并提示了治疗急性和慢性气道疾病的新途径。

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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