油酸暴露的静息CD4+ T细胞免疫代谢相关基因上调及活化后IL-9+频率增加的RNA-seq数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含静息CD4+ T细胞在30µg/mL油酸暴露0.5、3、24、48和72小时后,来自9名供体的RNA测序数据

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基因组回归GPL246769606
GSE231458: Resting CD4+ T cells exposed to oleic acid upregulate genes involved in immunometabolism resulting in increased IL-9+ frequencies post-activation [RNA-seq]

基本信息

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基因组
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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

油酸暴露的静息CD4+ T细胞免疫代谢相关基因上调及活化后IL-9+频率增加的RNA-seq数据集

Resting CD4+ T cells exposed to oleic acid upregulate genes involved in immunometabolism resulting in increased IL-9+ frequencies post-activation [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含静息CD4+ T细胞在30µg/mL油酸暴露0.5、3、24、48和72小时后,来自9名供体的RNA测序数据。研究揭示油酸上调胆固醇生物合成(HMGCR、SQLE、MVD、MVK)和脂肪酸从头合成(ACACA、FASN)相关基因,提示细胞向促炎状态的代谢重编程,后续光谱流式细胞术显示活化后IL-9+频率增加。数据可用于分析油酸对T细胞转录组的影响及免疫代谢调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):T细胞是动脉粥样硬化斑块中最常见的免疫细胞。此外,T细胞功能受循环和动脉粥样硬化斑块中丰富的脂肪酸影响。在此,我们定义了油酸(人体循环中最丰富的脂肪酸之一)对静息CD4+ T细胞转录组的影响,以及随后细胞活化后向T细胞亚群极化的影响。我们首先对来自9名供体的静息CD4+ T细胞在30µg/mL油酸暴露0.5、3、24、48和72小时后进行了RNA测序。这揭示了参与胆固醇生物合成(HMGCR、SQLE、MVD和MVK)和脂肪酸从头合成(ACACA和FASN)的基因上调。这两条通路均指向细胞向促炎状态的代谢重编程。随后,一个26标记的光谱流式细胞术面板显示频率增加

【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:GPL24676、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE231458

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 17 202,引用时请注意版本时效。

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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

T细胞是动脉粥样硬化斑块中最常见的免疫细胞。此外,T细胞功能受循环和动脉粥样硬化斑块中丰富的脂肪酸影响。在此,我们明确了油酸(人体循环中最丰富的脂肪酸之一)对静息CD4+ T细胞转录组的影响,以及随后对细胞活化后向T细胞亚群极化的影响。我们首先对来自9名供体的静息CD4+ T细胞在暴露于30µg/mL油酸0.5、3、24、48和72小时后进行了RNA测序。结果显示,参与胆固醇生物合成的基因(HMGCR、SQLE、MVD和MVK)以及从头脂肪酸生物合成的基因(ACACA和FASN)上调。这两条通路均提示细胞向促炎状态发生代谢重编程。随后,采用26标志物光谱流式细胞术 panel 显示,预先暴露于油酸的活化CD4+ T细胞中IL-9+和IL-17A+细胞频率增加。IL-9和IL-17A主要由相应的辅助性T(TH)亚群TH9和TH17产生,其中尤其是TH9与动脉粥样硬化的加重有关。

我们的数据表明,油酸可能诱导静息CD4+ T细胞的免疫代谢向活化型转变,从而导致这些细胞在活化后向更促炎和促动脉粥样硬化的极化方向分化。综上所述,我们的研究提示循环脂肪酸与CD4+ T细胞之间的相互作用在动脉粥样硬化的发生和发病机制中可能发挥作用。

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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