皮肤-肾脏中性粒细胞轴连接UV暴露与健康及狼疮肾脏血管生成和组织重塑 [scRNA-Seq]

该数据集为GSE333688单细胞RNA测序数据,研究紫外线暴露后皮肤损伤触发中性粒细胞向肾脏迁移的免疫串扰机制。数据覆盖健康肾脏及狼疮倾向MRL/lpr小鼠模型,揭示肾脏中性粒细胞上调促血管生成转录程序并激活内皮血管生成与组织重塑,鉴定Cd177–Pecam1为关键中性粒细胞-内皮相互作用,且狼疮

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GSE333688: A skin–kidney neutrophil axis links UV exposure to renal angiogenesis and tissue remodeling in healthy and lupus kidneys. [scRNA-Seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

皮肤-肾脏中性粒细胞轴连接UV暴露与健康及狼疮肾脏血管生成和组织重塑 [scRNA-Seq]

A skin–kidney neutrophil axis links UV exposure to renal angiogenesis and tissue remodeling in healthy and lupus kidneys. [scRNA-Seq]

该数据集为GSE333688单细胞RNA测序数据,研究紫外线暴露后皮肤损伤触发中性粒细胞向肾脏迁移的免疫串扰机制。数据覆盖健康肾脏及狼疮倾向MRL/lpr小鼠模型,揭示肾脏中性粒细胞上调促血管生成转录程序并激活内皮血管生成与组织重塑,鉴定Cd177–Pecam1为关键中性粒细胞-内皮相互作用,且狼疮模型中UV暴露刺激Tgfβ和Wnt信号通路。可用于探索皮肤-肾脏免疫轴、中性粒细胞介导的组织重塑及SLE肾炎发作机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):中性粒细胞被认为介导损伤组织与远端器官之间的免疫串扰,既可促进局部和远端炎症,也可介导组织修复。紫外线(UV)引起的皮肤损伤触发中性粒细胞向肾脏迁移,这可能对系统性红斑狼疮(SLE)的肾炎发作有影响。在此,我们证明皮肤暴露于UV光后,健康肾脏中的肾脏中性粒细胞上调促血管生成转录程序,并激活肾脏内皮血管生成和组织重塑过程。配体-受体分析确定Cd177–Pecam1为关键的中性粒细胞-内皮相互作用。与健康对照相比,皮肤暴露于UV光刺激狼疮倾向MRL/lpr小鼠中Tgfβ和Wnt信号通路的表达。这种组织重塑反应是中性粒细胞依赖性的。空间转录组学

【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:GPL30172、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=GSE333688

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 10 202,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

中性粒细胞被认为参与介导受损组织与远端器官之间的免疫交互,既可促进局部和远端炎症,也可介导组织修复。紫外线(UV)所致皮肤损伤可触发中性粒细胞向肾脏迁移,这可能与系统性红斑狼疮(SLE)肾炎发作相关。本研究表明,皮肤暴露于紫外线后,健康肾脏中的肾中性粒细胞上调促血管生成转录程序,并激活肾内皮血管生成及组织重塑过程。配体–受体分析确定Cd177–Pecam1为关键的中性粒细胞–内皮相互作用。与健康对照不同,皮肤暴露于紫外线可刺激狼疮易感MRL/lpr小鼠中Tgfβ和Wnt信号通路的表达。这种组织重塑反应依赖于中性粒细胞。对狼疮性肾炎(LN)肾脏的空间转录组分析显示,组织重塑和促纤维化通路在中性粒细胞富集区域高表达。

在伴有活动性皮肤病的狼疮性肾炎(LN)患者肾脏中,肾内中性粒细胞水平高于肾炎发作时无皮肤受累的患者。此外,在伴有活动性皮肤病(包括日光相关皮疹)的系统性红斑狼疮(SLE)患者中,即使没有狼疮性肾炎,尿中性粒细胞也增多。这些结果支持这样一个模型:紫外线触发的皮肤损伤激活了中性粒细胞介导的皮肤-肾脏轴,从而在健康肾脏与狼疮易感肾脏中促进不同的组织重塑途径。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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