氮芥诱导肺纤维化中肺脂质调控巨噬细胞泡沫细胞形成

氮芥(NM)是一种已知靶向肺部的糜烂性毒剂,可引起急性损伤并进展为纤维化。证据表明,活化的巨噬细胞参与对 NM 的病理反应

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基因组分类肺纤维化氮芥巨噬细胞泡沫细胞肺脂质氧化磷脂RNA-sequencing
Regulation of macrophage foam cell formation during nitrogen mustard (NM)-induced pulmonary fibrosis by lung lipids

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

氮芥诱导肺纤维化中肺脂质调控巨噬细胞泡沫细胞形成

氮芥(NM)是一种已知靶向肺部的糜烂性毒剂,可引起急性损伤并进展为纤维化。证据表明,活化的巨噬细胞参与对 NM 的病理反应

Regulation of macrophage foam cell formation during nitrogen mustard (NM)-induced pulmonary fibrosis by lung lipids

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):氮芥(NM)是一种已知靶向肺部的糜烂性毒剂,可引起急性损伤并进展为纤维化。证据表明,活化的巨噬细胞参与对 NM 的病理反应。在这些研究中,我们分析了 NM 暴露后产生的肺脂质对巨噬细胞活化和表型的作用。用 NM(0.125 mg/kg,i.t.)处理大鼠导致肺内增大的空泡化巨噬细胞随时间相关地增加。暴露后 28 天,巨噬细胞 Oil Red O 染色阳性,这是中性脂质的标志物。这与肺巨噬细胞和上皮细胞中氧化磷脂的积累以及支气管肺泡灌洗液(BAL)中磷脂和胆固醇的增加相关。RNA 测序和免疫组化分析显示,受转录因子 LXR、FXR、PPAR-γ 控制的脂质处理通路

【主题与分类】

主题标签:肺纤维化、氮芥、巨噬细胞、泡沫细胞、肺脂质、氧化磷脂、RNA-sequencing。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ada20bad0d28113a37b765129d10afaab0267408aacd171794115937b382473d8

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

氮芥(NM)是一种已知靶向肺部的糜烂性毒剂,可导致急性损伤并进展为纤维化。有证据表明,活化的巨噬细胞参与了氮芥的病理反应。在这些研究中,我们分析了氮芥暴露后肺部产生的脂质对巨噬细胞活化和表型的作用。用氮芥(0.125 mg/kg,气管内给药)处理大鼠后,肺部增大的空泡化巨噬细胞呈时间相关性增加。暴露后28天,巨噬细胞油红O染色阳性,该染料为中性脂质的标志物。这与肺巨噬细胞和上皮细胞中氧化磷脂的蓄积以及支气管肺泡灌洗液(BAL)中磷脂和胆固醇的增加相关。RNA测序和免疫组化分析显示,受转录因子LXR、FXR、PPAR-γ和SREBP控制的脂质处理通路在氮芥暴露后发生显著改变。在氮芥暴露后1-3天,FXR及其下游氧化低密度脂蛋白受体Cd36增加,而Lxr及脂质外排转运体Abca1和Abcg1则降低。

用NM暴露后3天制备的富含磷脂和胆固醇的BAL大聚集体组分处理未致敏的肺巨噬细胞,导致促炎活化标志物Nos2和Ptgs2上调;而NM暴露后28天制备的大聚集体组分则上调抗炎标志物Il10、Cd163和Cx3cr1的表达,并诱导脂质负载的泡沫巨噬细胞形成。这些数据表明,NM诱导的脂质处理与代谢改变驱动巨噬细胞泡沫细胞形成,可能促进肺纤维化的发展。

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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