间充质干细胞移植减轻血液透析血管通路动静脉内瘘静脉狭窄

该数据集来自 NCBI GEO,标题为间充质干细胞移植减轻血液透析血管通路动静脉内瘘静脉狭窄,包含 1 个文件 GSE179957_series_matrix.txt.gz

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基因组分类GPL224759823
GSE179957: Mesenchymal Stem Cell Transplantation Attenuates Venous Stenosis of Hemodialysis Vascular Access Arteriovenous Fistula [P33_MSC]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

间充质干细胞移植减轻血液透析血管通路动静脉内瘘静脉狭窄

Mesenchymal Stem Cell Transplantation Attenuates Venous Stenosis of Hemodialysis Vascular Access Arteriovenous Fistula [P33_MSC]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为间充质干细胞移植减轻血液透析血管通路动静脉内瘘静脉狭窄,包含 1 个文件 GSE179957_series_matrix.txt.gz。源站描述显示研究涉及免疫缺陷小鼠、CKD 后建立 AVF 的 C57BL/6 小鼠和猪模型,以及小规模 ESRD 血液透析患者的 1 期试验,并对小鼠和猪 AVF 流出静脉进行 RNA-seq 转录组分析。数据可用于表达谱分析,探索 MSC 移植改善 AVF 耐久性的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):动静脉内瘘(AVF)是血液透析患者首选的血管通路,大多数 AVF 因静脉内膜增生(VNH)而失败。我们实验室的结果表明,将脂肪组织来源的间充质干细胞(MSC)移植到 AVF 流出静脉的外膜可减轻免疫缺陷小鼠的 VNH。在本研究中,如方法所述,在 C57BL/6 小鼠和猪模型中建立慢性肾脏病(CKD)后 AVF,测试了 AMSC 移植治疗 AVF 失败的疗效。此外,在一小群接受血液透析的终末期肾病(ESRD)患者中进行了一项 1 期试验。为探索 MSC 移植改善 AVF 耐久性所涉及的分子机制,我们对从 mice 和 Pigs 切除的 AVF 流出静脉进行了 RNA-seq 转录组分析,the aft

【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:GPL22475、9823。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE179957

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 07 202,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

动静脉瘘(AVF)是血液透析患者首选的血管通路,而大多数AVF因静脉内膜增生(VNH)而失效。我们实验室的结果显示,将脂肪组织来源的间充质干细胞(MSC)移植到AVF流出静脉的外膜,可减轻免疫缺陷小鼠的VNH。在本研究中,我们在C57BL/6小鼠和猪模型中先建立慢性肾脏病(CKD),随后按方法部分所述创建AVF,以检验AMSC移植治疗AVF失效的疗效。此外,我们在接受血液透析的终末期肾病(ESRD)患者小群体中开展了一项1期试验。为探究MSC移植改善AVF耐久性的分子机制,我们对分别接受供体近交系C57BL/6小鼠或猪来源MSC外膜移植后、从 mice 和猪体内切除的AVF流出静脉进行了RNA-seq转录组分析。我们还对从供体小鼠、猪以及1期研究患者中分离的AMSC进行了RNA-seq,并比较了MSC的CD标志物,以评估所分离AMSC在物种内的均一性。

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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