PRJNA1099642:急性炎症性肺损伤中转录组分析揭示的免疫细胞异质性及其通讯

该数据集来自NCBI,聚焦急性肺损伤(ALI)与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)中的免疫细胞异质性及细胞间通讯。数据涵盖ALI小鼠的bulk和单细胞RNA测序以及ARDS患者的单细胞RNA测序,利用Seurat和CellMarker 2.0进行聚类注释,并开展差异表达、富集、蛋白互作和细胞通讯分析

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基因组分类Transcriptome or Gene expressionCOVID-19
PRJNA1099642: Heterogeneity of immune cells and their communications unveiled by transcriptome profiling in acute inflammatory lung injury

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1099642:急性炎症性肺损伤中转录组分析揭示的免疫细胞异质性及其通讯

该数据集来自NCBI,聚焦急性肺损伤(ALI)与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)中的免疫细胞异质性及细胞间通讯。数据涵盖ALI小鼠的bulk和单细胞RNA测序以及ARDS患者的单细胞RNA测序,利用Seurat和CellMarker 2.0进行聚类注释,并开展差异表达、富集、蛋白互作和细胞通讯分析。可用于研究肺损伤免疫微环境、筛选关键基因(如Clec4e、Retnlg、S100a9等)及探索潜在治疗靶点(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:急性呼吸窘迫综合征(ARDS)或其早期阶段急性肺损伤(ALI)是全球性的健康问题,危害人类健康。目前,降低ARDS发病率和死亡率的治疗策略受到严重限制。这种限制至少部分归因于该综合征患者中观察到的免疫显著差异。方法:分析了ALI小鼠的bulk和单细胞RNA测序数据以及ARDS患者的单细胞RNA测序数据。我们利用R中的Seurat程序包和cellmarker 2.0对数据进行聚类和注释。进行了差异、富集、蛋白质相互作用和细胞-细胞通讯分析。结果:由肺部和肺外因素引起的ALI小鼠表现出差异表达,包括Clec4e、Retnlg、S100a9、Coro1a和Lars

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA1099642

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

背景:急性呼吸窘迫综合征(ARDS)或其早期阶段急性肺损伤(ALI),是一个威胁人类健康的全球性健康问题。目前,降低ARDS发病率和死亡率的治疗策略受到严重限制。这种局限性至少部分可归因于该综合征患者免疫状态的显著差异。方法:分析了ALI小鼠的批量和单细胞RNA测序数据以及ARDS患者的单细胞RNA测序数据。我们使用R语言中的Seurat程序包和Cellmarker 2.0对数据进行聚类和注释。进行了差异分析、富集分析、蛋白质相互作用分析和细胞间通讯分析。结果:由肺内和肺外因素引起的ALI小鼠表现出差异表达,包括Clec4e、Retnlg、S100a9、Coro1a和Lars2。我们确定炎症因子在肺外ALI中具有更大的重要性,而多条通路在肺内ALI的发展中协同作用。聚类分析揭示了不同ALI模型中免疫细胞相对丰度的显著异质性。

中性粒细胞的自身分泌作用在肺源性ALI中起着至关重要的作用。此外,在肺外源性ALI中,B细胞与M1巨噬细胞、NKT细胞与M1巨噬细胞之间的信号强度显著增加。CXCL、CSF3和MIF、TGFb信号通路分别在肺源性和肺外源性ALI中发挥重要作用。此外,对人类单细胞的分析显示,在COVID-19相关ARDS中,DCs向单核细胞和中性粒细胞的信号传导比脓毒症相关ARDS更强。在脓毒症相关ARDS中,CD8+ T细胞和Th细胞向B细胞核化DCs的信号传导更为突出。同时,MIF和CXCL信号通路均为脓毒症相关ARDS所特有。结论:本研究已在动物模型中识别出特定的基因特征和信号通路

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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