GSE325137:II型IL-4受体复合物经STAT6信号驱动瘢痕疙瘩间充质成纤维细胞活化

该数据集来自NCBI GEO,包含瘢痕疙瘩相关研究的高通量测序表达谱数据,文件为GSE325137_series_matrix.txt.gz

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时间序列分类GPL246769606
GSE325137: Type II IL-4 receptor complex drives mesenchymal fibroblast activation in keloids via STAT6 signaling

基本信息

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2026-10-19

资源简介

GSE325137:II型IL-4受体复合物经STAT6信号驱动瘢痕疙瘩间充质成纤维细胞活化

Type II IL-4 receptor complex drives mesenchymal fibroblast activation in keloids via STAT6 signaling

该数据集来自NCBI GEO,包含瘢痕疙瘩相关研究的高通量测序表达谱数据,文件为GSE325137_series_matrix.txt.gz。研究整合单细胞RNA测序与空间转录组技术,覆盖健康正常皮肤、邻近正常皮肤、活动性瘢痕疙瘩和消退期瘢痕疙瘩,识别出IL4R+/IL13RA1+/POSTN+成纤维细胞亚群,并涉及IL4R、IL13RA1、COL1A1、FN1、POSTN等基因表达变化。数据可用于瘢痕疙瘩成纤维细胞异质性、IL-4/IL-13受体信号及纤维化机制的表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):瘢痕疙瘩由异常伤口愈合引起,其特征是胶原蛋白和间充质相关蛋白的过度产生。由IL-4Rα和IL-13Rα1组成的II型IL-4受体复合物被认为与瘢痕疙瘩发病机制有关,但仍研究不足。为解决这一问题,我们对健康正常皮肤、邻近正常皮肤、活动性瘢痕疙瘩和消退期瘢痕疙瘩应用了单细胞RNA测序(scRNA-seq)和空间转录组学(ST)。整合scRNA-seq和ST分析鉴定出具有网状和间充质联合表型的IL4R+/IL13RA1+/POSTN+成纤维细胞,这些细胞在瘢痕疙瘩的纤维化区域富集。免疫荧光研究证实了IL4R、IL13RA1和POSTN蛋白在瘢痕疙瘩组织中的共定位。与正常皮肤相比,瘢痕疙瘩组织和成纤维细胞中IL4R、IL13RA1、COL1A1、FN1和POSTN的mRNA水平均升高。此外,沉默IL13RA1或

【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:GPL24676、9606。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=GSE325137

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,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

瘢痕疙瘩源于异常伤口愈合,其特征是胶原蛋白和间充质相关蛋白的过度产生。由IL-4Rα和IL-13Rα1组成的II型IL-4受体复合物与瘢痕疙瘩发病机制相关,但研究仍不充分。为此,我们对健康正常皮肤、邻近正常皮肤、活动性瘢痕疙瘩和消退期瘢痕疙瘩应用了单细胞RNA测序(scRNA-seq)和空间转录组学(ST)。整合scRNA-seq与ST分析,鉴定出具有网状与间充质混合表型的IL4R+/IL13RA1+/POSTN+成纤维细胞,其在瘢痕疙瘩纤维化区域富集。免疫荧光研究证实IL4R、IL13RA1和POSTN蛋白在瘢痕疙瘩组织中共定位。与正常皮肤相比,瘢痕疙瘩组织及成纤维细胞中IL4R、IL13RA1、COL1A1、FN1和POSTN的mRNA水平升高。此外,在瘢痕疙瘩成纤维细胞(KFs)中使用siRNA沉默IL13RA1或IL4R,导致COL1A1、FN1和POSTN表达降低。

最后,使用抗IL4R单克隆抗体dupilumab抑制II型受体信号传导,可抑制KF中IL-13诱导的COL1A1、FN1和POSTN蛋白表达以及瘢痕疙瘩外植体中的胶原沉积。总之,我们的体外和离体研究结果表明,使用dupilumab抑制II型IL-4受体信号传导可能减少间充质蛋白表达和胶原沉积,值得在瘢痕疙瘩疾病中进一步研究该通路。

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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