子痫前期特异性免疫微环境及母胎界面促炎巨噬细胞作用
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦子痫前期(PE)胎盘免疫微环境及母胎界面促炎巨噬细胞的作用,并涉及 PE 与妊娠期糖尿病(GDM)的差异比较

基本信息
资源简介
子痫前期特异性免疫微环境及母胎界面促炎巨噬细胞作用
Deciphering the preeclampsia-specific immune microenvironment and the role of pro-inflammatory macrophages at the maternal-fetal interface
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦子痫前期(PE)胎盘免疫微环境及母胎界面促炎巨噬细胞的作用,并涉及 PE 与妊娠期糖尿病(GDM)的差异比较。源站描述显示研究采用 CyTOF 技术,发现 PE 胎盘中记忆样 Th17 细胞、记忆样 CD8+ T 细胞和促炎巨噬细胞频率升高,而抗炎巨噬细胞和 gMDSCs 频率降低,这些变化在 GDM 或 GDM&PE 中未见。数据可用于免疫细胞频率分析与 PE 相关机制研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):子痫前期(PE)是孕产妇和围产儿死亡的主要原因,病因和症状高度异质,常合并妊娠期糖尿病(GDM)。然而,对 PE 胎盘免疫微环境以及 PE 与 GDM 之间差异的全面理解仍然缺乏。在本研究中,飞行时间流式细胞术(CyTOF)表明,与 NP 相比,PE 胎盘中记忆样 Th17 细胞(CD45RA-CCR7+IL-17A+CD4+)、记忆样 CD8+ T 细胞(CD38+CXCR3-CCR7+Helios-CD127-CD8+)和促炎巨噬细胞(CD206-CD163-CD38midCD107alowCD86midHLA-DRmidCD14+)的频率增加,而抗炎巨噬细胞(CD206+CD163-CD86midCD33+HLA-DR+CD14+)和粒细胞髓源性抑制细胞(gMDSCs,CD11b+CD15hiHLA-DRlow)的频率降低,但在 GDM 或 GDM&PE 中未见。促炎巨噬细胞为 posi
【主题与分类】
主题标签:pree、Macrophages、Placenta。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab25e20ab2801eaa5fb3da84bc70a68ab78e4b7b076536a1cc782a42534fdd1fe
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
子痫前期(PE)是导致孕产妇和围产期死亡的主要原因之一,其病因和症状高度异质,通常合并妊娠期糖尿病(GDM)。然而,目前仍缺乏对PE胎盘免疫微环境以及PE与GDM之间差异的全面认识。在本研究中,飞行时间流式细胞术(CyTOF)表明,与正常妊娠(NP)相比,PE胎盘中记忆样Th17细胞(CD45RA-CCR7+IL-17A+CD4+)、记忆样CD8+ T细胞(CD38+CXCR3-CCR7+Helios-CD127-CD8+)和促炎巨噬细胞(CD206-CD163-CD38midCD107alowCD86midHLA-DRmidCD14+)的频率升高,而抗炎巨噬细胞(CD206+CD163-CD86midCD33+HLA-DR+CD14+)和粒细胞髓源性抑制细胞(gMDSCs,CD11b+CD15hiHLA-DRlow)的频率降低,但在GDM或GDM&PE胎盘中未见这些变化。促炎巨噬细胞与记忆样Th17细胞和记忆样……呈正相关,对来自正常妊娠(NP)、子痫前期(PE)、妊娠期糖尿病(GDM)及GDM合并PE(GDM_PE)的胎盘来源CD45+免疫细胞进行CyTOF分析。
对来自子宫灌注压降低(RUPP)小鼠的子宫和胎盘中分离的CD45+F4/80+CD206-促炎巨噬细胞(Macs)和CD45+F4/80+CD206+抗炎Macs进行RNA转录组分析。对注射了从RUPP小鼠子宫和胎盘中分离的促炎Macs或抗炎Macs的小鼠,其子宫和胎盘中的CD45+免疫细胞进行单细胞RNA转录组分析。,,# 数据来源:数据来源:解析子痫前期特异性免疫微环境及促炎巨噬细胞在母胎界面的作用 数据集DOI:https://doi.org/10.5061/dryad.4qrfj6qn0 ## 数据及文件结构说明 本README文件概述了以下数据集:飞行时间流式细胞术(CyTOF)数据 **
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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