GSE328048:单细胞转录组揭示特应性皮炎中参与分化改变和炎症反应的角质形成细胞亚群

该数据集来自 NCBI GEO(GSE328048),对 42 例特应性皮炎(AD)患者的皮损(LAD)与非皮损(NAD)皮肤以及 23 例健康对照(HC)皮肤进行单细胞 RNA 测序,角质形成细胞(KC)为最丰富的细胞类型

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基因组分类GPL246769606
GSE328048: Single-cell transcriptome reveals keratinocyte subclusters that contribute to altered differentiation and inflammatory responses in atopic dermatitis

基本信息

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基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE328048:单细胞转录组揭示特应性皮炎中参与分化改变和炎症反应的角质形成细胞亚群

Single-cell transcriptome reveals keratinocyte subclusters that contribute to altered differentiation and inflammatory responses in atopic dermatitis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE328048),对 42 例特应性皮炎(AD)患者的皮损(LAD)与非皮损(NAD)皮肤以及 23 例健康对照(HC)皮肤进行单细胞 RNA 测序,角质形成细胞(KC)为最丰富的细胞类型。数据覆盖健康皮肤中从基底 KC 经七个分化阶段(DK1–DK7)到终末角化细胞(KK1、KK2)的线性分化轨迹,以及 LAD 中由 DK7 驱动的 KK2 向 KK1 逆转异常过程,并涉及 APOD、LYZ 与 IL-13/IL-22 相关内质网应激和氧化损伤。可用于研究 AD 角质形成细胞亚群、分化异常与炎症机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):特应性皮炎(AD)是一种常见的慢性炎症性皮肤病,由于其机制异质性,发病机制复杂且了解甚少。为探究其潜在机制,我们对 42 例 AD 患者的皮损(LAD)和非皮损(NAD)皮肤以及 23 例健康对照(HC)皮肤进行了单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)。角质形成细胞(KC)是鉴定出的最丰富细胞类型。在健康皮肤中,KC 分化遵循从基底 KC(BK)经过七个分化阶段(DK1–DK7)到终末角化细胞(KK1 和 KK2)的线性轨迹。在 LAD 中,该过程被破坏,表现出从 KK2 到 KK1 的逆转过渡,主要由 DK7 驱动。APOD 和 LYZ 被鉴定为这种异常角化的 LAD 特异性调节因子,与涉及内质网(ER)应激和氧化损伤的 IL-13 和 IL-22 驱动反应相关。Mitoch

【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:GPL24676、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=GSE328048

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 23 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

特应性皮炎(AD)是一种常见的慢性炎症性皮肤病,其发病机制复杂且因机制异质性而认识不足。为探究其潜在机制,我们对42例AD患者的皮损(LAD)和非皮损(NAD)皮肤以及23例健康对照(HC)的皮肤进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq)。角质形成细胞(KC)是鉴定出的最丰富的细胞类型。在健康皮肤中,KC分化遵循从基底KC(BK)经七个分化阶段(DK1–DK7)至终末角化细胞(KK1和KK2)的线性轨迹。在LAD中,该过程被破坏,表现为从KK2向KK1的反向转变,主要由DK7驱动。APOD和LYZ被鉴定为LAD中这种异常角化的特异性调控因子,与IL-13和IL-22驱动的涉及内质网(ER)应激和氧化损伤的反应相关。线粒体和ER功能障碍在LAD的DK6细胞中特异性富集,提示该亚群是与细胞因子激活相关的关键致病区室。

此外,细胞间相互作用分析(通过Xenium空间转录组学和免疫组织化学验证)突显了来源于IL13+ Th2细胞和增殖性T细胞的TWEAK作用于FN14+基底细胞和分化型KC,是AD相关表皮反应的关键促进因素。这些发现揭示了KC分化受损和特定免疫通路如何促进AD发病机制,并将不同的细胞区室和炎症回路确定为潜在的治疗靶点。

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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