抗生素诱导菌群失调对小鼠结肠ILC抵御艰难梭菌结肠炎影响研究

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE254628_series_matrix.txt.gz),采用高通量单细胞RNAseq研究小鼠结肠固有淋巴样细胞(ILC)在基线、抗生素给药后及联合或不联合IL-33处理后的表型特征,旨在了解抗生素诱导的菌群破坏对ILC功能及艰难梭菌结肠炎易感性的影

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基因组分类GPL3017210090
GSE254628: Investigating the impact of antibiotic-induced dysbiosis on protection from C. difficile colitis by mouse colonic Innate Lymphoid Cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

抗生素诱导菌群失调对小鼠结肠ILC抵御艰难梭菌结肠炎影响研究

Investigating the impact of antibiotic-induced dysbiosis on protection from C. difficile colitis by mouse colonic Innate Lymphoid Cells

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE254628_series_matrix.txt.gz),采用高通量单细胞RNAseq研究小鼠结肠固有淋巴样细胞(ILC)在基线、抗生素给药后及联合或不联合IL-33处理后的表型特征,旨在了解抗生素诱导的菌群破坏对ILC功能及艰难梭菌结肠炎易感性的影响。数据覆盖表达谱分析,可用于探索ILC异质性及相关基因特征(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):固有淋巴样细胞(ILC)在稳态和疾病状态下对维持肠道健康起关键作用。在艰难梭菌感染(CDI)期间,IL-33激活ILC2以保护结肠免受损伤并降低死亡率。IL-33和ILC的功能受肠道微生物群的严格调控。我们旨在确定抗生素诱导的微生物组破坏对ILC功能的影响。我们的目标是了解在小鼠模型中抗生素诱导的ILC功能变化对艰难梭菌结肠炎易感性的影响。我们利用高通量单细胞RNAseq研究基线、抗生素给药后联合或不联合IL-33处理时结肠ILC的表型特征。我们鉴定出结肠ILC的异质性景观,具有炎症性、抗炎性、迁移性、祖细胞性、可塑性和抗原呈递ILC的基因特征。抗生素

【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:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE254628

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 08 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE254628

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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

固有淋巴样细胞(ILCs)在维持稳态和疾病状态下的肠道健康中发挥关键作用。在艰难梭菌感染(CDI)过程中,IL-33激活ILC2以保护结肠免受损伤并降低死亡率。IL-33和ILC的功能受到肠道微生物群的严格调控。我们旨在确定抗生素诱导的微生物组破坏对ILC功能的影响。我们的目标是了解在小鼠模型中,抗生素诱导的ILC功能变化对艰难梭菌结肠炎易感性的影响。我们利用高通量单细胞RNA测序技术,研究了基线状态下以及抗生素给药后(伴或不伴IL-33处理)结肠ILC的表型特征。我们鉴定出结肠ILC的异质性图谱,其具有炎症性、抗炎性、迁移性、祖细胞性、可塑性及抗原提呈性ILC的基因特征。抗生素处理减少了ILC2,同时协调性地增加了ILC1和ILC3表型。值得注意的是,抗生素处理后Ifng+、Ccl5+和Il23r+ ILC增加。IL-33处理通过下调ILC1和ILC3并激活ILC2,抵消了抗生素的作用。

此外,IL-33处理显著诱导了2型基因的表达,包括Areg和Il5。最后,我们确定了由ILC2产生的双调蛋白在艰难梭菌感染中具有保护作用。总之,我们的数据扩展了我们对於抗生素如何通过影响ILC亚群及其功能来诱导对艰难梭菌结肠炎易感性的理解。

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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