GSE324876:巨噬细胞起源决定新月体性肾小球肾炎中肾脏驻留巨噬细胞的时空积聚与功能

该数据集来自 NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,对应小鼠抗肾小球基底膜新月体性肾小球肾炎模型。研究利用单细胞 RNA 测序与命运图谱,比较胚胎来源与骨髓来源巨噬细胞在疾病早期的原位增殖、空间分布与功能差异,聚焦肾脏驻留巨噬细胞与浸润单核细胞来源巨噬细胞的不同贡献

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基因组分类GPL2424710090
GSE324876: Macrophage ontogeny dictates the spatiotemporal accumulation and function of kidney-resident macrophages in crescentic glomerulonephritis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE324876:巨噬细胞起源决定新月体性肾小球肾炎中肾脏驻留巨噬细胞的时空积聚与功能

Macrophage ontogeny dictates the spatiotemporal accumulation and function of kidney-resident macrophages in crescentic glomerulonephritis

该数据集来自 NCBI GEO,包含一个系列矩阵文件,对应小鼠抗肾小球基底膜新月体性肾小球肾炎模型。研究利用单细胞 RNA 测序与命运图谱,比较胚胎来源与骨髓来源巨噬细胞在疾病早期的原位增殖、空间分布与功能差异,聚焦肾脏驻留巨噬细胞与浸润单核细胞来源巨噬细胞的不同贡献。数据可用于巨噬细胞亚群鉴定、基因表达谱比较及肾脏炎症微环境分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):新月体性肾小球肾炎(cGN)以侵袭性免疫介导的肾小球损伤为特征,伴有显著的巨噬细胞积聚,且与疾病严重程度相关。尽管巨噬细胞是 cGN 发病机制的公认驱动因素,但肾脏驻留巨噬细胞(KRMs)与浸润性单核细胞来源巨噬细胞各自的不同贡献仍不明确。我们利用单细胞 RNA 测序和命运图谱,在小鼠抗肾小球基底膜(anti-GBM)cGN 模型中研究了起源不同的巨噬细胞亚群的时空动态和功能作用。我们的结果表明,在疾病早期阶段,胚胎来源和骨髓来源的巨噬细胞均发生大量原位增殖,但空间分布不同,即自我更新的胚胎来源 KRMs 主要积聚在髓质

【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:GPL24247、10090。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=GSE324876

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 10 202,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

新月体性肾小球肾炎(cGN)以侵袭性免疫介导的肾小球损伤为特征,伴有显著的巨噬细胞积聚,且与疾病严重程度相关。尽管巨噬细胞已被确认为cGN发病机制的驱动因素,但肾脏驻留巨噬细胞(KRMs)与浸润性单核细胞来源巨噬细胞各自的不同贡献仍界定不清。我们利用单细胞RNA测序和命运图谱技术,在小鼠抗肾小球基底膜(anti-GBM)cGN模型中研究了不同起源巨噬细胞亚群的时空动态及功能作用。结果表明,在疾病早期阶段,胚胎来源和骨髓来源的巨噬细胞均在原位发生显著增殖,但空间分布不同:自我更新的胚胎来源KRMs主要积聚于髓质和皮髓质交界处,而骨髓来源巨噬细胞主要定位于皮质和肾小球区域。我们进一步通过氯膦酸脂质体介导的清除实验探究了KRMs的功能影响,结果显示该处理显著减轻了肾脏损伤和蛋白尿。

我们进一步鉴定出CCL12主要由自我更新的KRMs表达,是疾病进展过程中驱动CCR2+单核细胞募集的潜在趋化因子。使用抗CCL12阻断抗体中和CCL12可减少cGN中的巨噬细胞浸润并改善肾损伤,证实了该信号轴的功能重要性。这些发现强调了cGN发病机制中起源不同且空间分隔的巨噬细胞亚群之间的关键相互作用,并提示CCL12-CCR2轴可作为调节cGN中巨噬细胞介导肾损伤的潜在治疗靶点。

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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