GMP级人血小板裂解液扩增真皮成纤维细胞用于临床应用

该数据集来自 NCBI GEO(GSE147146),包含 1 个表达谱芯片系列矩阵文件,用于比较不同来源的人血小板裂解液(HPL)与胎牛血清作为体外真皮成纤维细胞扩增补充剂的效果

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL231599606
GSE147146: A proprietary GMP human platelet lysate for the expansion of dermal fibroblasts for clinical applications

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GMP级人血小板裂解液扩增真皮成纤维细胞用于临床应用

A proprietary GMP human platelet lysate for the expansion of dermal fibroblasts for clinical applications

该数据集来自 NCBI GEO(GSE147146),包含 1 个表达谱芯片系列矩阵文件,用于比较不同来源的人血小板裂解液(HPL)与胎牛血清作为体外真皮成纤维细胞扩增补充剂的效果。数据覆盖细胞产量、分子标志物表达、细胞外基质生成、基因组稳定性及全局基因表达等指标,可用于评估 HPL 支持成纤维细胞扩增的能力及其在细胞治疗与组织工程应用中的潜力(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):近年来,离体扩增的真皮成纤维细胞已被引入多种细胞治疗和组织工程应用,包括面部瘢痕和烧伤的治疗,是再生医学中一种有前景的细胞类型。我们通过比较细胞产量、分子标志物表达、细胞外基质(ECM)生成、基因组稳定性和全局基因表达,测试了不同自产人血小板裂解液(HPL)溶液与胎牛血清作为体外成纤维细胞扩增补充剂的效果。我们自产的 HPL 支持成纤维细胞生长的水平与 FBS 和商业 HPL 产品相似,并优于 AB 人血清。在 HPL 中生长的细胞保持了成纤维细胞表型(VIM+、CD44+、CD13+、CD90+)、ECM 生成能力(FN+、COL1+)和正常核型,尽管基因表达谱分析揭示了变化 re

【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:Expression profiling by array、GPL23159、9606。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE147146

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 07 202,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

近年来,体外扩增真皮成纤维细胞已被引入多种细胞治疗和组织工程应用,包括面部瘢痕和烧伤的治疗,成为再生医学中一种有前景的细胞类型。我们通过比较细胞产量、分子标志物表达、细胞外基质(ECM)生成、基因组稳定性和全局基因表达,测试了不同自产人血小板裂解液(HPL)溶液与胎牛血清作为体外成纤维细胞扩增补充剂的效果。我们自产的HPL支持成纤维细胞生长的水平与FBS和商业HPL产品相似,且优于AB人血清。在HPL中生长的细胞保持了成纤维细胞表型(VIM+、CD44+、CD13+、CD90+)、ECM生成能力(FN+、COL1+)和正常核型,尽管基因表达谱分析揭示了与细胞代谢、黏附和细胞衰老相关的变化。HPL生产工艺在符合GMP的系统中得到了验证,该溶液在-80ºC和-20ºC下可稳定保存2年。

在体外使用HPL扩增的真皮成纤维细胞保持正常的核型和成纤维细胞标志物的表达,其全局基因表达谱仅有微小变化。我们内部生产的GMP-HPL是一种高效、安全且经济的细胞培养补充剂,通过重新利用临近有效期的输血用血浆和血小板,有助于提高输血中心的医疗活动。目前,我们的HPL溶液已获得西班牙药品和医疗器械局的批准,并正用于细胞治疗产品的生产。

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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