三维血管芯片模型研究Puumala正汉坦病毒致病机制

该数据集来自NCBI GEO(GSE270172),包含一项利用三维血管芯片模型研究Puumala正汉坦病毒致病机制的转录组表达谱数据

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基因组分类GPL301739606
GSE270172: A three-dimensional vessel-on-chip model to study Puumala orthohantavirus pathogenesis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

三维血管芯片模型研究Puumala正汉坦病毒致病机制

A three-dimensional vessel-on-chip model to study Puumala orthohantavirus pathogenesis

该数据集来自NCBI GEO(GSE270172),包含一项利用三维血管芯片模型研究Puumala正汉坦病毒致病机制的转录组表达谱数据。研究比较了在三维血管芯片中培养的原代人脐静脉内皮细胞与静态二维培养内皮细胞的宿主反应,发现芯片中内皮细胞的表型更接近体内情况,在IDO1、LGALS3BP、IL6和PLAT等疾病严重程度及凝血病标志物基因表达上相似性更高。数据可用于分析内皮细胞在流体环境下的基因表达变化,支持病毒感染与血管通透性相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Puumala正汉坦病毒(PUUV)感染人类可导致肾综合征出血热。内皮细胞(ECs)是主要感染靶细胞,血管通透性增加是发病机制的核心方面。历史上,大多数研究采用静态二维(2D)条件下培养的ECs,由于缺乏流动且存在固有的促炎状态,因而无法重现生理环境。在此,我们提出一种在3D血管芯片中培养原代人脐静脉ECs的高通量方法,并在转录水平上比较了这些ECs与静态2D培养ECs的宿主反应。血管芯片中ECs的表型更接近体内情况,因为其编码已描述的疾病严重程度和凝血病标志物(包括IDO1、LGALS3BP、IL6和PLAT)的基因表达相似性更高。

【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:GPL30173、9606。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=GSE270172

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 12 202,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

普马拉正汉坦病毒(PUUV)感染人类可导致肾综合征出血热。内皮细胞(ECs)是主要感染靶细胞,血管通透性增加是发病机制的核心环节。既往大多数研究采用静态二维(2D)培养的内皮细胞,因缺乏流动剪切力且本身处于促炎状态,未能重现生理环境。本研究提出一种在三维血管芯片中培养原代人脐静脉内皮细胞的高通量方法,并在转录水平上比较了这些内皮细胞与静态二维培养内皮细胞的宿主反应。血管芯片中内皮细胞的表型更接近体内情况,表现为编码疾病严重程度和凝血功能障碍已知标志物的基因表达更为相似,包括IDO1、LGALS3BP、IL6和PLAT,且在PUUV感染背景下内皮-白细胞相互作用更为多样。在这些血管芯片中,PUUV感染并未直接增加血管通透性,但增加了单核细胞黏附。

该平台可用于研究其他内皮嗜性病毒的发病机制并评估可能的治疗手段,甚至可在高等级生物防护设施中进行。

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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