BCG与BLP诱导CCR5hi单核细胞代谢-表观重编程维持抗致死性脓毒症训练免疫的CUT&Tag数据

该数据集来自NCBI GEO,包含1个CUT&Tag测序文件(GSE331085_series_matrix.txt.gz),用于研究BCG与细菌脂蛋白联合免疫诱导的长期训练免疫

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基因组分类GPL2424710090
GSE331085: Metabolic–Epigenetic Rewiring of CCR5 hi Monocytes Sustains Long-Term Trained Immunity Against Lethal Sepsis [CUT&Tag]

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

BCG与BLP诱导CCR5hi单核细胞代谢-表观重编程维持抗致死性脓毒症训练免疫的CUT&Tag数据

Metabolic–Epigenetic Rewiring of CCR5 hi Monocytes Sustains Long-Term Trained Immunity Against Lethal Sepsis [CUT&Tag]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个CUT&Tag测序文件(GSE331085_series_matrix.txt.gz),用于研究BCG与细菌脂蛋白联合免疫诱导的长期训练免疫。数据聚焦CCR5hi记忆样单核细胞的代谢与表观遗传重编程,涉及AKT–mTOR–HIF-1α轴、糖酵解及乳酸驱动的KAT2B依赖性组蛋白H3K18乳酸化。可用来分析基因组结合/占据图谱,探索训练免疫的表观调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):训练免疫通过赋予单核细胞记忆样特性来增强先天宿主防御,但其潜在的整合代谢与表观遗传机制仍不清楚。在此,我们证明用卡介苗(BCG)和细菌脂蛋白(BLP)联合免疫可诱导一种持久的训练免疫形式,从生命早期到成年期对多微生物脓毒症提供强大而长期的保护。单细胞RNA测序显示,这种效应由具有增强抗菌能力的CCR5hi记忆样单核细胞扩增所介导。机制上,BCG+BLP疫苗接种激活了AKT–mTOR–HIF-1α轴,驱动糖酵解重编程并随后导致乳酸积累。我们发现升高的乳酸随后促进KAT2B依赖的组蛋白H3K18乳酸化,这是一种直接促进吞噬和炎症基因转录的表观遗传标记。

【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:GPL24247、10090。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=GSE331085

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 23 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

训练免疫通过赋予单核细胞类记忆特性来增强固有宿主防御,但其潜在的代谢与表观遗传整合机制仍不清楚。在此,我们证明,卡介苗(BCG)与细菌脂蛋白(BLP)联合免疫可诱导一种持久形式的训练免疫,从生命早期到成年期提供针对多微生物脓毒症的强效长期保护。单细胞RNA测序揭示,该效应由具有增强抗菌能力的CCR5hi类记忆单核细胞扩增所介导。在机制上,BCG+BLP疫苗接种激活了AKT–mTOR–HIF-1α轴,驱动糖酵解重编程及随后的乳酸积累。我们发现,升高的乳酸随后促进KAT2B依赖的组蛋白H3K18乳酰化,这是一种直接促进吞噬和炎症基因转录的表观遗传标记。关键的是,从接种疫苗的人脐带血中分离的CCR5hi单核细胞重现了这些乳酸驱动的乳酰化和训练免疫特征。

综合来看,我们的发现定义了一条新的乳酸–KAT2B–H3K18la表观遗传轴,该轴协调CCR5hi单核细胞的长期重编程,突显CCR5hi单核细胞作为调节先天免疫以对抗致死性脓毒症的有前景的治疗靶点。

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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