花生口服免疫治疗期间胃肠道gd T细胞上调T细胞转录本与信号通路

该数据集来自 search.dataone.org,主题为花生口服免疫治疗(OIT)期间胃肠道 gd T 细胞的转录与信号通路变化

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时间序列分类Food allergiesGastrointestinal tractAllergy immunotherapyPeanut
Gastrointestinal gd T cells reveal upregulated T-cell transcripts and signaling pathways during peanut oral immunotherapy

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创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

花生口服免疫治疗期间胃肠道gd T细胞上调T细胞转录本与信号通路

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

该数据集来自 search.dataone.org,主题为花生口服免疫治疗(OIT)期间胃肠道 gd T 细胞的转录与信号通路变化。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 细胞亚群及其相关通路尚难明确;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。该数据可用于研究食物过敏免疫治疗中肠道黏膜 gd T 细胞的作用(来源 DataONE)。

【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,尽管识别导致脱敏的组织驻留 T 细胞亚群及其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。小鼠模型研究提示 gd T 细胞在食物过敏(FA)中具有调节作用。此外,对花生 OIT 24 周内患者外周 gd T 细胞的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,尚未研究 gd T 细胞在免疫治疗期间 FA 患者肠道黏膜中的作用。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:Food allergies、Gastrointestinal tract、Allergy immunotherapy、Peanut。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aaf81ac632d4666c659ad8b7190de3818a0524d93e53baebf0e14bcd767ab59db

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

口服免疫治疗(OIT)已成功使患者对致敏食物过敏原产生脱敏,尽管识别导致脱敏的组织驻留T细胞亚群及其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,γδ 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周的患者外周γδ T细胞的分析显示,其表达谱发生动态变化,提示其参与免疫稳态相关通路。据我们所知,尚未有研究探讨FA患者在接受免疫治疗期间肠道黏膜中γδ T细胞的作用。为此,我们研究了花生OIT期间胃肠道(GI)道中的γδ T细胞是否受到调控。

我们假设,FA患者胃肠道驻留的gd T细胞在花生口服免疫治疗过程中会增加……,# 花生口服免疫治疗期间胃肠道gd T细胞显示T细胞转录本和信号通路上调 https://doi.org/10.5061/dryad.crjdfn35n ## 数据和文件结构说明 补充文件1:在分选的gdT细胞RNAseq数据集中预测的差异表达基因。每个工作表包含通过比较两个时间点的RNAseq数据集预测的DE基因。补充文件2:使用pathfindR从gdT细胞RNAseq数据集中的差异表达基因富集的通路。补充文件3:在Bulk RNAseq数据集中预测的差异表达基因。每个工作表包含通过比较两个时间点的RNAseq数据集预测的DE基因。补充图S1:(A) KEGG hsa04330 Notch信号通路,(B) KEGG hsa04540 间隙连接通路,© KEGG hsa04662 B细胞受体信号通路,(D) KEGG hsa04350 TGF-b通路。被鉴定为差异表达的转录本在

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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