CD8+ T细胞干性先于干预后HIV病毒血症控制

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于CD8+ T细胞干性与HIV干预后病毒血症控制关系的研究。数据基于bNAb受体者四项ATI试验的纵向样本,对自体HIV表位的CD8+ T细胞反应进行图谱绘制和功能分析,涵盖表达谱高通量测序数据

geo
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基因组分类GPL301739606
GSE294440: CD8+ T cell stemness precedes post-intervention control of HIV viremia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

CD8+ T细胞干性先于干预后HIV病毒血症控制

CD8+ T cell stemness precedes post-intervention control of HIV viremia

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于CD8+ T细胞干性与HIV干预后病毒血症控制关系的研究。数据基于bNAb受体者四项ATI试验的纵向样本,对自体HIV表位的CD8+ T细胞反应进行图谱绘制和功能分析,涵盖表达谱高通量测序数据。可用于探索CD8+ T细胞增殖能力、干细胞样记忆表型及回忆细胞毒性等特征与干预后控制之间的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):需要干预措施来诱导持久的HIV缓解,以消除终身抗逆转录病毒治疗(ART)的需求。在部分接受广泛中和抗HIV-1抗体(bNAb)给药和分析性治疗中断(ATI)的个体中,已实现持久的干预后控制(PIC)病毒血症1-4。先前的研究支持CD8+ T细胞的作用5-9,但参与PIC的CD8+ T细胞的确切特征仍不清楚。在此,我们使用来自bNAb接受者四项ATI试验的纵向样本,绘制并功能分析了针对自体HIV表位的CD8+ T细胞反应。PIC与更优的干预前HIV特异性CD8+ T细胞增殖能力、干细胞样记忆表型以及对自体HIV肽脉冲CD4+ T细胞的回忆细胞毒性相关。在bNAb给药后,CD8+ T细胞干性进一步增加

【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:GPL30173、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=GSE294440

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 23 202,引用时请注意版本时效。

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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

需要诱导持久的HIV缓解的干预措施,以消除终身抗逆转录病毒治疗(ART)的需求。在部分接受广泛中和抗HIV-1抗体(bNAb)给药并进行分析性治疗中断(ATI)的个体中,已实现干预后对病毒血症的持久控制(PIC)1-4。既往研究支持CD8+ T细胞的作用5-9,但参与PIC的CD8+ T细胞的确切特征仍不清楚。在此,我们利用来自四项bNAb接受者ATI试验的纵向样本,对针对自体HIV表位的CD8+ T细胞应答进行了定位和功能分析。PIC与干预前更优的HIV特异性CD8+ T细胞增殖能力、干细胞样记忆表型以及对负载自体HIV肽的CD4+ T细胞的回忆性细胞毒性相关。bNAb给药后,CD8+ T细胞的干性进一步增加,而未出现针对明确HLA最优表位的新克隆型。多模态单细胞分析揭示了与PIC和HIV特异性CD8+ T细胞干性相关的分子特征,包括代谢适应性特征和T细胞耗竭减少。

这些结果确定了先于随后PIC出现的免疫特征,为开发能够诱导持久HIV缓解的联合免疫疗法提供了信息。

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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