空间转录组学揭示新型微孔水凝胶对全层烧伤移植的影响 [nCounter]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE318204,利用GeoMx数字空间分析技术,在猪全层烧伤模型中比较了分层皮肤移植(STSG)联合新型微孔退火颗粒(MAP)水凝胶、非微孔聚乙二醇(PEG)水凝胶或单独移植的效果

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL312589825
GSE318204: Spatial Transcriptomics Reveals that a Novel Microporous [nCounter]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

空间转录组学揭示新型微孔水凝胶对全层烧伤移植的影响 [nCounter]

Spatial Transcriptomics Reveals that a Novel Microporous [nCounter]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE318204,利用GeoMx数字空间分析技术,在猪全层烧伤模型中比较了分层皮肤移植(STSG)联合新型微孔退火颗粒(MAP)水凝胶、非微孔聚乙二醇(PEG)水凝胶或单独移植的效果。分析聚焦于早期(第7天)、中期(第14天)和晚期(第120天)愈合阶段的乳头真皮层,采用主成分分析、细胞解卷积和通路分析等方法。数据可用于研究生物材料结构如何影响移植后空间分辨的细胞与转录程序,为烧伤修复和瘢痕形成机制提供参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):全层烧伤常导致瘢痕形成和长期功能障碍,其驱动因素是异常的细胞外基质(ECM)重塑。尽管分层皮肤移植(STSG)是临床标准,但并非总能完全恢复正常的皮肤结构。生物材料伤口基质可以补充移植,但材料结构如何在STSG过程中塑造空间分辨的细胞和转录程序仍知之甚少。我们利用GeoMx数字空间分析仪(GeoMx),在猪全层烧伤模型中比较了补充新型微孔退火颗粒(MAP)水凝胶、非微孔聚乙二醇(PEG)水凝胶或单独移植的STSG。分析聚焦于早期(第7天)、中期(第14天)和晚期(第120天)愈合阶段的乳头真皮层。主成分分析、细胞解卷积和通路分析

【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:Expression profiling by array、GPL31258、9825。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318204

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 18 202,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

全层烧伤常因细胞外基质(ECM)重塑异常而导致瘢痕形成和长期功能障碍。尽管分层厚皮片移植(STSG)是临床标准,但并非总能完全恢复正常的皮肤结构。生物材料伤口基质可作为移植的补充,然而在STSG过程中,材料结构如何塑造空间分辨的细胞和转录程序仍知之甚少。我们利用GeoMx数字空间分析仪(GeoMx),在猪全层烧伤模型中比较了采用新型微孔退火颗粒(MAP)水凝胶、非微孔聚乙二醇(PEG)水凝胶辅助的STSG与单纯移植。分析聚焦于愈合早期(第7天)、中期(第14天)和晚期(第120天)的乳头层真皮。主成分分析、细胞解卷积和通路分析揭示了不同的愈合轨迹。

PEG处理的伤口表现出过度收缩,并伴有机械转导和肌成纤维细胞相关程序的强烈早期激活,而仅接受移植治疗的伤口则引发有限的转录反应,并趋向真皮萎缩。相比之下,MAP促进了收缩减少,同时伴随一种平衡的转录程序,其特征为适度的WNT和TGF-β信号传导以及生理性胶原组织的恢复。总之,这些发现支持MAP在严重烧伤后促进平衡的ECM重塑和减轻瘢痕形成方面的治疗潜力。

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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