iPSC衍生角质形成细胞研究特应性皮炎表皮缺陷 [bulk RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE287810),包含 1 个 bulk RNA-seq 表达谱文件,主题为利用 iPSC 衍生角质形成细胞(iKC)研究特应性皮炎(AD)的表皮缺陷

geo
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基因组分类GPL185739606
GSE287810: iPSC-derived keratinocytes to study epidermal defects in atopic dermatitis [bulk RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

iPSC衍生角质形成细胞研究特应性皮炎表皮缺陷 [bulk RNA-seq]

iPSC-derived keratinocytes to study epidermal defects in atopic dermatitis [bulk RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE287810),包含 1 个 bulk RNA-seq 表达谱文件,主题为利用 iPSC 衍生角质形成细胞(iKC)研究特应性皮炎(AD)的表皮缺陷。数据覆盖 iKC 在优化培养基与常规培养基下的转录组比较,以及 iKC 对 AD 相关炎症细胞因子的响应。可用于分析角质形成细胞分化成熟度、培养均一性相关基因表达,并支持 AD 表皮屏障与炎症机制的转录组层面探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人类诱导多能干细胞(iPSC)可从患者衍生,或通过基因组编辑引入或纠正疾病相关遗传变异,随后分化为任何皮肤细胞类型。然而,源自 iPSC 的诱导角质形成细胞(iKC)在模拟慢性炎症性皮肤病特应性皮炎(AD)方面的潜力尚未被探索,部分原因是与原发性角质形成细胞(pKC)相比,iKC 通常不成熟且异质性较高。我们旨在优化 iPSC 向角质形成细胞及后续表皮分化的方案,并比较 iKC 对参与 AD 病理生理学的炎症细胞因子的反应。我们发现,与常用的角质形成细胞无血清培养基(KSFM)相比,CELLnTEC(CnT)-30 培养基基于形态学和转录组(例如 KRT5 高 130 倍)大幅提高了 iKC 培养的均一性。单细胞 RNA

【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=GSE287810

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 19 202,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

人类诱导多能干细胞(iPSC)可从患者中获取,或通过基因组编辑引入或纠正与疾病相关的遗传变异,随后可分化为任何类型的皮肤细胞。然而,源自iPSC的诱导角质形成细胞(iKC)在模拟慢性炎症性皮肤病特应性皮炎(AD)方面的潜力尚未得到充分探索,部分原因是与原发性角质形成细胞(pKC)相比,iKC往往不成熟且异质性较高。我们旨在优化iPSC向角质形成细胞及后续表皮分化的方案,并比较iKC对参与AD病理生理学的炎症细胞因子的反应。我们发现,与常用的角质形成细胞无血清培养基(KSFM)相比,CELLnTEC(CnT)-30培养基基于形态学和转录组(例如KRT5高130倍)大幅提高了iKC培养的均一性。iKC的单细胞RNA测序揭示了iKC培养物中存在不同的细胞群体,并指出了用于富集角质形成细胞样细胞的细胞表面标志物。

此外,iKC传代增强了整体角质形成细胞标志基因(如KRT14)的表达,使其达到与原代角质形成细胞(pKC)相似的水平,同时维持了鹅卵石样的角质形成细胞形态。在二维钙或胎牛血清(FBS)刺激下,iKC呈现扁平形态,并增加KRT1和IVL表达,这是表皮分化的典型特征。AD细胞因子IL-4、IL-13和IL-22可再次降低表皮分化标志物,模拟AD中的表皮缺陷。最后,空气暴露也诱导了三维表皮分化,包括所有表皮层的出现以及KRT10、IVL和FLG的表达,同时基于Ki67表达维持了基底层角质形成细胞的增殖能力。总之,我们展示了iPSC来源的角质形成细胞在研究AD表皮缺陷方面的潜力,这可能有助于转化研究中患者来源皮肤组织的建模。

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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