花生口服免疫治疗期间胃肠道gd T细胞转录本与信号通路数据集

该数据集来自 Dryad,聚焦花生口服免疫治疗(OIT)过程中胃肠道 gd T 细胞的转录本与信号通路变化。源站描述指出,OIT 可成功使患者对致敏食物过敏原脱敏,但组织驻留 T 细胞亚群及脱敏相关通路的鉴定仍具挑战;gd T 细胞是黏膜上皮内淋巴细胞的重要亚群,参与组织稳态与修复,小鼠模型提示其在

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时间序列分类FOS: Biological sciencesGastrointestinal tractPeanutAllergy immunotherapyFood allergies
Data from: Gastrointestinal gd T cells reveal upregulated T-cell transcripts and signaling pathways during peanut oral immunotherapy

基本信息

模态
时间序列
大小
0.015888522 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08
版本
8

资源简介

花生口服免疫治疗期间胃肠道gd T细胞转录本与信号通路数据集

Data from: Gastrointestinal gd T cells reveal upregulated T-cell transcripts and signaling pathways during peanut oral immunotherapy

该数据集来自 Dryad,聚焦花生口服免疫治疗(OIT)过程中胃肠道 gd T 细胞的转录本与信号通路变化。源站描述指出,OIT 可成功使患者对致敏食物过敏原脱敏,但组织驻留 T 细胞亚群及脱敏相关通路的鉴定仍具挑战;gd T 细胞是黏膜上皮内淋巴细胞的重要亚群,参与组织稳态与修复,小鼠模型提示其在食物过敏中具有调节作用,外周 gd T 细胞在 24 周花生 OIT 中表达谱呈动态变化。该数据可用于探索肠道黏膜 gd T 细胞在免疫治疗中的调控机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):口服免疫治疗(OIT)已成功使患者对致敏食物过敏原脱敏,但鉴定组织驻留 T 细胞亚群及导致脱敏的同源通路一直具有挑战性。T 细胞是黏膜上皮内淋巴细胞(IELs)的主要 T 细胞亚群,在组织稳态和修复中发挥重要作用。小鼠模型研究表明 gd T 细胞在食物过敏(FA)中具有调节作用。此外,对花生 OIT 24 周内分析的患者外周 gd T 细胞显示表达谱发生动态变化,提示涉及免疫稳态的通路。据我们所知,尚未研究 gd T 细胞在免疫治疗期间 FA 患者肠黏膜中的作用。为此,我们研究了花生 OIT 期间胃肠道(GI)道中的 gd T 细胞是否受到调节。我们

【主题与分类】

主题标签:Gastrointestinal tract、Peanut、Allergy immunotherapy、Food allergies。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.crjdfn35n

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 15.9 MB。

数据说明

口服免疫治疗(OIT)已成功使患者对致病食物过敏原产生脱敏,尽管鉴定组织驻留T细胞亚群及导致脱敏的相关通路一直具有挑战性。T细胞是黏膜上皮内淋巴细胞(IELs)的主要T细胞亚群,在组织稳态和修复中发挥重要作用。小鼠模型研究表明,gd T细胞在食物过敏(FA)中具有调节作用。此外,对接受花生OIT治疗24周以上的患者外周gd T细胞进行分析显示,其表达谱发生动态变化,提示涉及免疫稳态的通路。据我们所知,尚未有研究探讨gd T细胞在免疫治疗期间FA患者肠黏膜中的作用。为此,我们研究了花生OIT期间胃肠道(GI)道中的gd T细胞是否受到调节。我们假设FA患者胃肠道驻留gd T细胞在花生OIT过程中会增加,并揭示与花生脱敏机制相关的转录本和通路。

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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