结节性前列腺增生中新型CD52+成纤维细胞的鉴定

该数据集来自NCBI GEO,标题为结节性前列腺增生中新型CD52+成纤维细胞的鉴定,包含1个文件GSE325048_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247

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基因组分类GPL2424710090
GSE325048: Identification of novel CD52+ fibroblasts in nodular prostatic hyperplasia

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

结节性前列腺增生中新型CD52+成纤维细胞的鉴定

Identification of novel CD52+ fibroblasts in nodular prostatic hyperplasia

该数据集来自NCBI GEO,标题为结节性前列腺增生中新型CD52+成纤维细胞的鉴定,包含1个文件GSE325048_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。源站描述指出良性前列腺增生及下尿路症状与慢性前列腺炎症和基质重塑密切相关,而炎症性结节重塑中出现的基质细胞程序尚不明确;弓形虫感染模型可产生持续炎症和结节形成,为映射炎症相关基质状态提供实验系统。该数据可用于研究前列腺增生相关基质细胞状态及炎症微环境(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):良性前列腺增生(BPH)和下尿路症状与慢性前列腺炎症及基质重塑密切相关,然而在炎症性、结节性重塑过程中出现的基质细胞程序仍未被完全界定。刚地弓形虫感染模型可产生持续性炎症和结节形成,为映射炎症相关基质状态提供了一个实验上可处理的系统。

【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=GSE325048

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 04 202,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
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数据说明

良性前列腺增生(BPH)和下尿路症状与慢性前列腺炎症及间质重塑密切相关,然而在炎症性结节性重塑过程中出现的间质细胞程序仍未被完全阐明。刚地弓形虫感染模型可产生持续性炎症和结节形成,为绘制炎症相关间质状态提供了一个实验上可操作的体系。我们对对照组和慢性感染雄性CBA/J小鼠在感染后28天(DPI)收获的前列腺进行了单细胞RNA测序。通过聚类解析的伪批量差异表达和Ingenuity通路分析评估了间质亚群的重编程。使用基于CellposeSAM的组织细胞术流程,通过28和60 DPI的全切片免疫荧光验证了间质扩增和Cd52⁺成纤维细胞亚群的变化。为评估人类相关性,通过比较炎症与非炎症间质区域,在FFPE人前列腺切片中评估了CD52⁺成纤维细胞。全前列腺单细胞谱分析解析了间质、上皮、免疫和精囊腔室。

感染增加了免疫细胞丰度,并提高了非免疫细胞中基质成分的比例(从对照组的53.1%升至感染前列腺的69.0%)。对基质细胞进行再聚类分析,鉴定出八个亚群,其中包括一个Cd52⁺/Ccl5⁺免疫反应性成纤维细胞群体,该群体在感染期间表现出最强的选择性扩增。全切片成像支持基质随时间整体扩张,且Cd52⁺成纤维细胞在感染期间增加(28 DPI时呈趋势;60 DPI时接近显著(增加270%,p = 0.0507)),而Cxcl13⁺成纤维细胞在各条件下均保持稀少且稳定。通路分析表明感染期间存在免疫样基质重编程,其中抗原呈递程序在较大的成纤维细胞亚群中富集,而干扰素/JAK–STAT信号传导最一致地集中于Cd52⁺/Ccl5⁺亚群。在

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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