PRJNA1291148:成纤维细胞经Cxcl12-Cxcr4级联招募黑色素细胞促进斑马鱼炎症后色素沉着与皮肤屏障保护
该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦炎症后色素沉着(PIH)的细胞与分子机制。研究利用乙酸诱导的斑马鱼模型,发现黑色素细胞迁移是色素沉着的关键驱动因素,该过程不依赖免疫细胞,而由成纤维细胞分泌Cxcl12a经Cxcl12a–Cxcr4a轴招募黑色素细胞;成纤维细胞消融会不可逆破坏黑色素

基本信息
资源简介
PRJNA1291148:成纤维细胞经Cxcl12-Cxcr4级联招募黑色素细胞促进斑马鱼炎症后色素沉着与皮肤屏障保护
该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦炎症后色素沉着(PIH)的细胞与分子机制。研究利用乙酸诱导的斑马鱼模型,发现黑色素细胞迁移是色素沉着的关键驱动因素,该过程不依赖免疫细胞,而由成纤维细胞分泌Cxcl12a经Cxcl12a–Cxcr4a轴招募黑色素细胞;成纤维细胞消融会不可逆破坏黑色素细胞图案,提示成纤维细胞异常活动决定PIH的持久性。数据可用于探究PIH发病机制及皮肤屏障保护相关研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):炎症后色素沉着(PIH)是一种常见皮肤病,特征为褐色或黑色斑疹。它可分为暂时性,通常在6–12个月内消退,或永久性,持续数年。虽然PIH的发病机制通常与局部黑色素细胞过度活化有关,但这种失调的确切细胞和分子基础及其生理意义仍不清楚。我们使用乙酸诱导的斑马鱼模型,确定黑色素细胞迁移是色素沉着的关键驱动因素。该过程不依赖免疫细胞,而由成纤维细胞驱动,成纤维细胞分泌Cxcl12a,通过Cxcl12a–Cxcr4a轴招募黑色素细胞。成纤维细胞消融不可逆地破坏黑色素细胞图案,表明异常的成纤维细胞活动决定PIH的持久性。被招募的黑色素细胞形成双重保护
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1291148
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1291148
标准获取流程:
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
炎症后色素沉着(PIH)是一种常见的皮肤疾病,以褐色或黑色斑疹为特征。其可分为暂时性,通常在6–12个月内消退,或永久性,持续数年。虽然PIH的发病机制通常与局部黑素细胞过度活化有关,但这种失调的确切细胞和分子基础及其生理意义仍不明确。利用乙酸诱导的斑马鱼模型,我们确定黑素细胞迁移是色素沉着的关键驱动因素。这一过程不依赖免疫细胞,而由成纤维细胞驱动,成纤维细胞分泌Cxcl12a,通过Cxcl12a–Cxcr4a轴招募黑素细胞。成纤维细胞消融不可逆地破坏黑素细胞模式化,表明成纤维细胞异常活动决定了PIH的永久性。被招募的黑素细胞形成双重保护屏障,抵御紫外线诱导的DNA损伤和微生物入侵。该机制的转化相关性在人类PIH相关疾病(如瘢痕疙瘩、痤疮和特应性皮炎)的成纤维细胞中CXCL12表达上调得到了印证。
在治疗方面,FDA批准的CXCR4拮抗剂AMD3100(Plerixafor)在我们的模型中能有效预防和治疗PIH。我们的研究阐明了PIH中由成纤维细胞介导的黑素细胞募集机制,揭示了黑素细胞在皮肤修复中此前未被认识到的屏障功能,并提出了一种有前景的药物重定位治疗策略。总体设计:在本实验中,我们在2 dpf胚胎的四个躯干部位进行了乙酸腐蚀处理,在3 dpf时切取躯干区域,将胚胎解离为单细胞悬液,并对dsRed阳性成纤维细胞进行FACS分选。在每个生物学重复中,收集约30个胚胎,并将500个成纤维细胞分选至裂解缓冲液中。采用Smartseq2方案进行双链cDNA文库构建。
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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