自发性自身免疫小鼠模型中葡萄膜炎的发生与自身抗原特异性调节性T细胞频率相关

该数据集来自 NCBI GEO(GSE272733),研究自发性自身免疫小鼠模型中葡萄膜炎的发生与自身抗原特异性调节性T细胞频率的关系

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基因组分类GPL2424710090
GSE272733: Development of uveitis in a mouse model of spontaneous autoimmunity correlates with frequency of autoantigen-specific regulatory T cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

自发性自身免疫小鼠模型中葡萄膜炎的发生与自身抗原特异性调节性T细胞频率相关

Development of uveitis in a mouse model of spontaneous autoimmunity correlates with frequency of autoantigen-specific regulatory T cells

该数据集来自 NCBI GEO(GSE272733),研究自发性自身免疫小鼠模型中葡萄膜炎的发生与自身抗原特异性调节性T细胞频率的关系。数据为眼引流淋巴结中识别 IRBP P2 表位(氨基酸 271-290)的 CD4+ T 细胞的单细胞 RNA 测序,UMAP 分析显示这些细胞包含 Teff、Tfh、Il7r_hi、T_prolif、T_trans、Ifit1_hi 和 Tregs 等亚群,其中 Treg 在无病小鼠中比例偏高。可用于研究决定小鼠是否发生自身免疫的细胞机制及 Treg 耗竭相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):B6 AireGW/+Lyn-/- 小鼠是一种自发性自身免疫模型,其中 50% 的小鼠在 9 周龄时发生葡萄膜炎,其余小鼠不发生自身免疫。葡萄膜炎由响应视网膜蛋白光感受器间类视黄醇结合蛋白(IRBP)的 CD4+ T 细胞引起。为确定决定小鼠是否发生自身免疫的细胞机制,我们对识别 IRBP P2 表位(氨基酸 271-290)的眼引流淋巴结(LN)CD4+ T 细胞进行了单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)。均匀流形近似与投影(UMAP)分析显示,这些 CD4+ T 细胞包含不同亚群,分别为 Teff、Tfh、Il7r_hi、T_prolif、T_trans、Ifit1_hi 和 Tregs,其中 Treg 群体在无病小鼠中比例过高。在无葡萄膜炎的小鼠中,通过用白喉毒素处理 AireGW/+Lyn-/- Foxp3DTR+/Y 小鼠来耗竭 Treg

【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:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE272733

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 02 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

B6 AireGW/+Lyn-/-小鼠是一种自发性自身免疫模型,其中50%的小鼠在9周龄时发生葡萄膜炎,其余小鼠则不发生自身免疫。葡萄膜炎由CD4+ T细胞对视网膜蛋白——光感受器间类视黄醇结合蛋白(IRBP)的应答所引起。为了明确决定小鼠是否发生自身免疫的细胞机制,我们对识别IRBP P2表位(氨基酸271-290)的眼引流淋巴结(LN)CD4+ T细胞进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq)。均匀流形近似与投影(UMAP)分析显示,这些CD4+ T细胞包括不同的亚群,分别为Teff、Tfh、Il7r_hi、T_prolif、T_trans、Ifit1_hi和Tregs,其中Treg群体在无病小鼠中比例过高。在无葡萄膜炎的小鼠中,用白喉毒素处理AireGW/+Lyn-/- Foxp3DTR+/Y小鼠以清除Treg,导致引流LN中P2特异性CD4+ T细胞快速扩增、视网膜发生炎症,以及其他部位的免疫激活,最终导致死亡。

总之,这些结果表明,P2特异性CD4+Treg细胞的扩增促进了AireGW/+Lyn-/-小鼠葡萄膜炎的发展。

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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