间充质干细胞来源细胞外囊泡经乳酸-H3K18乳酰化-PSMD14轴缓解脓毒症相关ARDS免疫麻痹

源站描述围绕脓毒症相关急性呼吸窘迫综合征(S-ARDS)的免疫麻痹机制,涉及乳酸诱导的 P300 依赖性 H3K18 乳酰化增强 PSMD14 转录,进而激活 AKT/mTOR 通路导致巨噬细胞免疫抑制;整合公共数据集、RNA-seq 和 ChIP-seq 分析将 PSMD14 识别为与不良结局及

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基因组预测GPL167919606
GSE327100: Mesenchymal stem cell–derived extracellular vesicles alleviate immunoparalysis in sepsis-associated ARDS via reprogramming the lactate–H3K18 lactylation–PSMD14 axis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

间充质干细胞来源细胞外囊泡经乳酸-H3K18乳酰化-PSMD14轴缓解脓毒症相关ARDS免疫麻痹

Mesenchymal stem cell–derived extracellular vesicles alleviate immunoparalysis in sepsis-associated ARDS via reprogramming the lactate–H3K18 lactylation–PSMD14 axis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE327100),包含 1 个文件 GSE327100_series_matrix.txt.gz,主题为 Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing,物种为 9606。源站描述围绕脓毒症相关急性呼吸窘迫综合征(S-ARDS)的免疫麻痹机制,涉及乳酸诱导的 P300 依赖性 H3K18 乳酰化增强 PSMD14 转录,进而激活 AKT/mTOR 通路导致巨噬细胞免疫抑制;整合公共数据集、RNA-seq 和 ChIP-seq 分析将 PSMD14 识别为与不良结局及 HLA-DR 表达降低相关的关键免疫相关基因,P3。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脓毒症相关急性呼吸窘迫综合征(S-ARDS)以免疫功能障碍和高死亡率为特征。在此,我们表明升高的乳酸诱导 P300 依赖性 H3K18 乳酰化,从而增强 PSMD14 转录。PSMD14 增加激活 AKT/mTOR 通路,导致巨噬细胞免疫抑制,包括炎性细胞因子产生减少、吞噬作用受损、M2 极化增加和 T 细胞功能障碍。对公共数据集、RNA-seq 和 ChIP-seq 的整合分析将 PSMD14 识别为与患者不良结局和 HLA-DR 表达降低相关的关键免疫相关基因。来自 P300 抑制剂(C646)预处理的间充质干细胞的细胞外囊泡抑制 H3K18la–PSMD14 轴,恢复免疫功能并改善生存。

【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:GPL16791、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=GSE327100

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 07 202,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

脓毒症相关急性呼吸窘迫综合征(S-ARDS)以免疫功能障碍和高死亡率为特征。本研究表明,乳酸升高可诱导P300依赖性的H3K18乳酰化,从而增强PSMD14的转录。PSMD14升高激活AKT/mTOR通路,导致巨噬细胞免疫抑制,包括炎性细胞因子产生减少、吞噬功能受损、M2极化增加以及T细胞功能障碍。通过对公共数据集、RNA-seq和ChIP-seq的整合分析,确定PSMD14是与患者不良预后及HLA-DR表达降低相关的关键免疫相关基因。来源于P300抑制剂(C646)预处理间充质干细胞的细胞外囊泡可抑制H3K18la–PSMD14轴,恢复免疫功能并提高生存率。

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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