囊性纤维化微环境下体外招募血液单核细胞的功能与转录适应性研究数据集

该数据集是一个医学研究数据集,包含血液单核细胞在囊性纤维化气道微环境中体外招募后的功能与转录组数据,数据模态涉及细胞表型、代谢活性、细菌杀伤实验以及RNA测序转录组谱,主要用于探究囊性纤维化疾病中单核细胞的适应性变化、免疫功能障碍及其在感染防御失败中的作用机制。

Mendeley Data
2024-03-27 更新
浏览 22
囊性纤维化单核细胞
Functional and transcriptional adaptations of blood monocytes recruited to the cystic fibrosis microenvironment in vitro

基本信息

大小
0.03 GB
创建/更新时间
2024-03-27
版本
v4

资源简介

囊性纤维化微环境下体外招募血液单核细胞的功能与转录适应性研究数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Functional and transcriptional adaptations of blood monocytes recruited to the cystic fibrosis microenvironment in vitro.》。源站首次发布:2021-03-09。

【数据内容】

源站原始描述:Cystic fibrosis (CF) lung disease is dominated by the recruitment of myeloid cells (neutrophils and monocytes) from blood, which fail to clear the lung of colonizing microbes. In prior in vitro studies, we showed that blood neutrophils migrated through well-differentiated lung epithelium into CF airway fluid supernatant (ASN) mimic the dysfunction of CF airway neutrophils in vivo, including decreased bactericidal activity despite an increased metabolism. Here, we hypothesized that, similar to ne…

【数据结构与技术规格】

文件数 6 个,合计 27.88 MB。数据集 DOI:10.17632/gcp66ch34c.4。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/gcp66ch34c

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/gcp66ch34c

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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

该数据集聚焦于囊性纤维化(CF)肺部疾病中血液单核细胞在体外招募至CF气道微环境后的功能与转录组适应性变化。数据集包含来自健康对照(HC)和CF患者的气道液上清(ASN)中招募的血液单核细胞的实验数据,涵盖表面表型、代谢活性、细菌杀伤能力以及RNA测序(RNASeq)获得的转录组谱。数据通过体外迁移模型构建,模拟单核细胞在正常或CF气道中的招募过程。研究发现,与中性粒细胞不同,单核细胞在CFASN中未出现广泛的代谢激活或受体表达变化,但其杀菌活性降低,且转录组分析揭示了免疫和抗病毒信号通路的差异。该数据集主要用于研究CF免疫病理机制、单核细胞功能失调以及潜在的治疗靶点探索。

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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