年龄相关的人CD4+ T淋巴细胞基础NF-κB功能变化与PI3K失调(数据集2)

该数据集来自omicsdi.org,属于内分泌、营养和代谢疾病及其他分类,主题标签为Transcriptomics。数据聚焦人CD4+ T淋巴细胞中与年龄相关的基础NF-κB功能变化,涉及PI3K失调机制

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时间序列分类Transcriptomics
Age-associated Changes in Basal NF-κB Function in Human CD4+ T Lymphocytes via Dysregulation of PI3 Kinase (dataset 2)

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

年龄相关的人CD4+ T淋巴细胞基础NF-κB功能变化与PI3K失调(数据集2)

该数据集来自omicsdi.org,属于内分泌、营养和代谢疾病及其他分类,主题标签为Transcriptomics。数据聚焦人CD4+ T淋巴细胞中与年龄相关的基础NF-κB功能变化,涉及PI3K失调机制。源站描述显示,在无明显细胞刺激下,老年人纯化静息CD4+ T淋巴细胞中NF-κB介导的基因表达高于年轻人,包括IL-1、CCL2和CXCL10等促炎因子转录本,且该上调为细胞内在性并部分由代谢活动诱导的PI3K活性介导,可被雷帕霉素调节。该数据可用于研究免疫衰老、炎症标志物来源及NF-κB与PI3K信号通路调控(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):免疫损伤和循环中促炎细胞因子水平升高是人类衰老的标志。然而,免疫失调的分子基础以及炎症标志物的来源仍不清楚。在这里,我们证明,在没有明显细胞刺激的情况下,来自老年人相比年轻人的纯化并静息的人CD4+ T淋巴细胞中,由转录因子NF-κB介导的基因表达更高。这种NF-κB相关转录的增加包括促炎细胞因子如IL-1和趋化因子如CCL2和CXCL10的转录本。我们证明NF-κB上调是细胞内在的,并部分由响应代谢活动而诱导的磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)活性介导,这种活性可通过雷帕霉素处理得到调节。我们的观察提供了直接证据,表明失调的基础NF-κB活性可能

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-62332

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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-62332

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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

免疫损伤和高循环水平的促炎细胞因子是人类衰老的标志。然而,免疫失调的分子基础及炎症标志物的来源尚不清楚。在此,我们证明,在没有明显细胞刺激的情况下,来自老年人的纯化并静息的人CD4+ T淋巴细胞中,由转录因子NF-κB介导的基因表达高于年轻人。这种NF-κB相关转录的增加包括促炎细胞因子如IL-1和趋化因子如CCL2和CXCL10的转录本。我们证明,NF-κB上调是细胞内在的,部分由代谢活动诱导的磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)活性介导,而雷帕霉素治疗可以缓和这一过程。我们的观察提供了直接证据,表明失调的基础NF-κB活性可能促进衰老过程中的轻度促炎状态。使用Ficoll-Paque Plus密度梯度离心法从肝素化血液中分离出外周血单核细胞(PBMCs)。通过使用抗人CD4微珠进行阳性选择获得CD4+ T细胞。

在37°C(5% CO2培养箱)中孵育4小时后,收集细胞并通过离心沉淀。使用Qiagen RNeasy方案制备总细胞RNA。标记和扩增按照Illumina标准方案进行,生物素标记的cRNA与Illumina的HumanHT-12 v4 Expression BeadChip杂交。清洗、封闭芯片后,通过链霉亲和素-Cy3染色检测生物素标记的cRNA。样本分为两个年龄组,年轻组和老年组,以65岁及以上作为老年组的界限。

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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