多模态皮肤图谱:特应性皮炎中免疫-基质细胞群落与角质化异常及T细胞扩增 [scRNAseq_VDJ]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE204763,包含单细胞RNA测序与VDJ测序数据,聚焦特应性皮炎(AD)皮肤组织
![GSE204763: Multi-modal skin atlas associates a multicellular immune-stromal community with altered cornification and T cell expansion in atopic dermatitis [scRNAseq_VDJ]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146155.jpg)
基本信息
资源简介
多模态皮肤图谱:特应性皮炎中免疫-基质细胞群落与角质化异常及T细胞扩增 [scRNAseq_VDJ]
Multi-modal skin atlas associates a multicellular immune-stromal community with altered cornification and T cell expansion in atopic dermatitis [scRNAseq_VDJ]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE204763,包含单细胞RNA测序与VDJ测序数据,聚焦特应性皮炎(AD)皮肤组织。源站描述显示研究构建了来自19名成人(含11名AD患者非皮损与皮损皮肤)的310,691个细胞、86个细胞亚群的多模态细胞普查,并整合4项研究的396,321个细胞形成综合图谱,揭示皮损中独特的免疫与基质多细胞群落。数据可用于研究AD皮肤生态系统、细胞状态与克隆组成,支持分类等分析任务(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 25 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在健康皮肤中,皮肤免疫系统维持对无害环境抗原的耐受与对病原体的免疫应答之间的平衡,但在特应性皮炎(AD)中,屏障与免疫功能障碍导致慢性组织炎症。我们对AD皮肤组织生态系统的理解仍不完整,包括病理性屏障形成、以及促病细胞的细胞状态和克隆组成。在此,我们生成了来自19名成人个体全层皮肤组织的310,691个细胞、86个细胞亚群的多模态细胞普查,包括11名AD患者的非皮损与皮损皮肤,并将其与来自4项研究的396,321个细胞整合为综合图谱。皮损皮肤包含一个独特的免疫与基质多细胞群落,其中包括MMP12+ DCs、成熟迁移性DCs、循环ILCs、NK细胞、inflamma
【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:GPL18573、9606。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE204763
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 09 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
在健康皮肤中,皮肤免疫系统维持着对无害环境抗原的耐受与对病原体的免疫应答之间的平衡,但在特应性皮炎(AD)中,屏障和免疫功能障碍导致慢性组织炎症。我们对AD中皮肤组织生态系统的理解仍不完整,包括病理性屏障形成,以及促病细胞的细胞状态和克隆组成。在此,我们生成了来自19名成人个体全层皮肤组织86个细胞亚群的310,691个细胞的多模态细胞普查,其中包括11名AD患者的非皮损和皮损皮肤,并将其与来自4项研究的396,321个细胞整合为一份综合图谱。皮损皮肤包含一个独特的免疫和基质多细胞群落,其中包括MMP12+ DCs、成熟迁移性DCs、循环ILCs、NK细胞、炎症性CCL19+ IL4I1+成纤维细胞,以及克隆扩增的IL13+IL22+IL26+ T细胞(兼具2型和17型特征),这些细胞通过多条细胞间正反馈环路相互连接。
人类角质形成细胞从基底层向角质层分化的重建揭示了特应性皮炎(AD)中角质化轨迹的紊乱,该紊乱与疾病相关免疫微环境的信号有关。AD全基因组关联研究(GWAS)的基因表达在角质化角质形成细胞、IL13+IL22+IL26+ T细胞及固有淋巴样细胞(ILCs)中富集,提示上皮或免疫功能障碍可启动并随后汇聚于AD的发生。我们的工作突出了特定的疾病相关细胞亚群及其相互作用,可作为慢性炎症进展与缓解的潜在靶点。
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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