GSE32602:H1N1流感感染后肺再生中远端气道干细胞体外及体内生成肺泡(LCM_四群细胞)

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个表达谱芯片文件(GSE32602_series_matrix.txt.gz),主题为 H1N1 流感病毒感染后小鼠肺再生过程中远端气道干细胞的基因表达

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL609610090
GSE32602: Distal airway stem cells yield alveoli in vitro and during lung regeneration following H1N1 influenza infection (LCM_Four populations of cells)

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

GSE32602:H1N1流感感染后肺再生中远端气道干细胞体外及体内生成肺泡(LCM_四群细胞)

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

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个表达谱芯片文件(GSE32602_series_matrix.txt.gz),主题为 H1N1 流感病毒感染后小鼠肺再生过程中远端气道干细胞的基因表达。数据覆盖四群细胞的 LCM 表达谱,可用于研究 p63 阳性干细胞在细支气管上皮增殖、向肺泡区域迁移并形成 Krt5+ 细胞团的过程,以及肺泡毛细血管网络重建的中间状态,适合开展表达谱分类与再生机制分析(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+细胞团,并开始表达肺泡典型标志物。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,与我们平行发现的人类远端气道干细胞明确谱系相印证。

【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=GSE32602

【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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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE32602

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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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