GSE329881:高效类器官来源囊肿培养作为多囊肾病药物发现平台

该数据集来自NCBI GEO,包含野生型与PKD2缺陷型hiPSC来源的输尿管芽(UB)类器官在悬浮培养下的表达谱数据,通过免疫组化、定量PCR和单细胞RNA-seq进行表征,并开展为期10天的化合物筛选以测量囊肿数量和直径

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基因组回归GPL280389606
GSE329881: Highly efficient organoid-derived cyst cultures as a drug discovery platform for polycystic kidney disease

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

GSE329881:高效类器官来源囊肿培养作为多囊肾病药物发现平台

Highly efficient organoid-derived cyst cultures as a drug discovery platform for polycystic kidney disease

该数据集来自NCBI GEO,包含野生型与PKD2缺陷型hiPSC来源的输尿管芽(UB)类器官在悬浮培养下的表达谱数据,通过免疫组化、定量PCR和单细胞RNA-seq进行表征,并开展为期10天的化合物筛选以测量囊肿数量和直径。数据可用于研究ADPKD囊肿形成机制及评估候选药物的囊肿抑制效果(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):常染色体显性多囊肾病(ADPKD)导致肾脏内缓慢、进行性形成充满液体的囊肿,最终导致肾衰竭。尽管是最常见的遗传性肾脏疾病,ADPKD的治疗方法仍然有限。源自人类诱导多能干细胞(hiPSC)的输尿管芽(UB)类器官已被开发用于模拟ADPKD。在此,我们描述了一种在大规模悬浮培养中生成UB类器官的方案,该方案适用于药物发现。由野生型和PKD2缺陷型hiPSC系培养的第12天肾单位类器官被转分化为UB类器官。野生型和形成囊肿的PKD2缺陷型UB类器官通过免疫组织化学、定量PCR和单细胞RNA-seq进行表征。在10天内进行减少囊肿的化合物筛选,并从明场图像中测量囊肿数量和直径。

【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:GPL28038、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=GSE329881

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 16 202,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

常染色体显性多囊肾病(ADPKD)会导致肾脏内充满液体的囊肿缓慢、进行性形成,最终导致肾衰竭。尽管ADPKD是最常见的遗传性肾脏疾病,但其治疗方法有限。源自人诱导多能干细胞(hiPSC)的输尿管芽(UB)类器官已被开发用于构建ADPKD模型。在此,我们描述了一种在大规模悬浮培养中生成UB类器官的方案,该方案适用于药物发现。由野生型和PKD2缺陷型hiPSC系培养至第12天的肾单位类器官被转分化为UB类器官。通过免疫组织化学、定量PCR和单细胞RNA测序对野生型和形成囊肿的PKD2缺陷型UB类器官进行了表征。进行了为期10天的减少囊肿的化合物筛选,并从明场图像中测量了囊肿数量和直径。我们生成UB类器官的方案具有高度可扩展性,约50个肾单位类器官可在7天内形成多达2000个类器官。UB类器官发育出特征性的管状延伸,并表达UB特异性标志物,包括AQP2、WNT9B和KRT8。

当与PKD2缺陷型hiPSCs分化后,UB类器官可在7天内稳健地形成囊肿,并在约20天内达到近100%的囊肿形成效率。囊性UB类器官表达ADPKD标志物,并对减少囊肿的化合物有响应,包括BET抑制剂JQ1和NF-κB抑制剂QNZ,但对托伐普坦无响应。为验证该平台作为药物发现工具的有效性,我们筛选了一个由“营养偶联物”组成的小分子库,并鉴定出化合物M1——一种棕榈酸酯-葡萄糖胺-甘氨酸偶联物,其可减小囊肿大小,可能通过拮抗Toll样受体4(TLR4)信号通路发挥作用。利用TLR4抑制剂TAK-242和TLR4激动剂脂多糖(LPS),我们展示了TLR4在类器官中的囊肿调节作用。我们大规模生成囊性UB类器官的方法提供了一个简单且高效的平台。

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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