PRJNA983740:急性低氧性呼吸衰竭中肺泡巨噬细胞亚群的转录与表型特征

该数据集来自 NCBI,聚焦急性低氧性呼吸衰竭(AHRF)中肺泡单核细胞与巨噬细胞亚群的转录及表型特征。研究对 AHRF 受试者纵向采集的支气管肺泡灌洗液和外周血细胞应用 CITE-seq(单细胞 RNA 测序加细胞表面蛋白定量),识别出 2 个单核细胞亚群和 6 个巨噬细胞亚群,并在外部队列中用流

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基因组分类Transcriptome or Gene expressionCOVID-19
PRJNA983740: The Transcriptional and Phenotypic Characteristics that Define Alveolar Macrophage Subsets in Acute Hypoxemic Respiratory Failure

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

PRJNA983740:急性低氧性呼吸衰竭中肺泡巨噬细胞亚群的转录与表型特征

该数据集来自 NCBI,聚焦急性低氧性呼吸衰竭(AHRF)中肺泡单核细胞与巨噬细胞亚群的转录及表型特征。研究对 AHRF 受试者纵向采集的支气管肺泡灌洗液和外周血细胞应用 CITE-seq(单细胞 RNA 测序加细胞表面蛋白定量),识别出 2 个单核细胞亚群和 6 个巨噬细胞亚群,并在外部队列中用流式细胞术验证其身份。数据可用于研究 AHRF 相关肺泡免疫细胞亚群的转录特征与表面蛋白表型(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):定义急性低氧性呼吸衰竭(AHRF)中肺泡单核细胞和巨噬细胞亚群的转录和表型特征目前知之甚少。我们对纵向采集自 AHRF 受试者的支气管肺泡灌洗液和外周血细胞应用了 CITE-seq(单细胞 RNA 测序 + 细胞表面蛋白定量),以识别新的肺泡单核细胞/巨噬细胞亚群,然后使用流式细胞术在外部队列中验证它们的身份。我们使用 CITE-seq 数据在肺泡样本中识别出 2 个单核细胞亚群和 6 个巨噬细胞亚群。一些亚群具有与健康受试者中报道的(金属硫蛋白基因)或 COVID-19 患者中报道的(表达 LGMN)相似的转录谱。我们还识别出新的亚群,其转录特征横跨先前报道的单核细胞和巨噬细胞亚群。我们使用

【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/PRJNA983740

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA983740

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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;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

定义急性低氧性呼吸衰竭(AHRF)中肺泡单核细胞和巨噬细胞亚群的转录和表型特征尚不清楚。我们对从AHRF受试者纵向收集的支气管肺泡灌洗液和外周血细胞应用了CITE-seq(单细胞RNA测序+细胞表面蛋白定量),以识别新的肺泡单核细胞/巨噬细胞亚群,然后使用流式细胞术在外部队列中验证了它们的身份。我们利用CITE-seq数据在肺泡样本中识别出2个单核细胞亚群和6个巨噬细胞亚群。其中一些亚群具有与健康受试者(金属硫蛋白基因)或COVID-19患者(表达LGMN)中所报道的相似的转录谱。我们还识别出具有横跨先前报道的单核细胞和巨噬细胞亚群的转录特征的新亚群。我们利用CITE-seq的信息确定了可区分转录亚群的细胞表面蛋白(CD14、CD163、CD123、CD71、CD48、CD86和CD44)。在外部队列中,我们发现CD163/LGMN肺泡巨噬细胞比例较高与死亡率相关。

我们报告了一组简约的细胞表面蛋白,可利用可扩展的方法区分肺泡单核/巨噬细胞亚群,这些方法可应用于临床队列。总体设计:这些数据包含来自八名插管患者两个时间点采集的十二份支气管肺泡灌洗样本的10x基因表达与特征条形码(CITE-seq)数据。每个bam文件对应一名患者在一个时间点(时间点记为v1或v2)的单个样本。四名患者在首次采样时患有急性呼吸窘迫综合征(ARDS)(SLK3、SLK7、SLK22、SLK23)。

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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