PRJNA1473288:跨健康与免疫缺陷谱系的免疫细胞图谱及疫苗应答 [BCR-Seq]
数据围绕健康与免疫缺陷谱系中的免疫细胞图谱及疫苗应答展开,采用 BCR-Seq 技术。BioProject 记录汇集了由单一机构或联盟发起的同一计划所产生的多种数据类型,便于用户集中查找相关数据链接
![PRJNA1473288: Mapping immune cellular landscapes and vaccine responses across a spectrum of health and immunodeficiency [BCR-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/112987.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1473288:跨健康与免疫缺陷谱系的免疫细胞图谱及疫苗应答 [BCR-Seq]
Mapping immune cellular landscapes and vaccine res... (ID 1473288) - BioProject - NCBI
该数据集来自 NCBI BioProject(ID 1473288),英文名为 PRJNA1473288: Mapping immune cellular landscapes and vaccine responses across a spectrum of health and immunodeficiency [BCR-Seq],本站归类为血液及造血器官疾病 / 其他,主题标签为 Other。数据围绕健康与免疫缺陷谱系中的免疫细胞图谱及疫苗应答展开,采用 BCR-Seq 技术。BioProject 记录汇集了由单一机构或联盟发起的同一计划所产生的多种数据类型,便于用户集中查找相关数据链接。该数据可用于研究免疫细胞组成差异与疫。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是汇集与单一计划相关的生物数据的集合,该计划源自单一组织或联盟。BioProject 记录为用户提供一个单一位置,以查找为该计划生成的各种数据类型相关的链接。
【主题与分类】
主题标签:Other。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1473288
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1473288
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
个体对感染和疫苗接种的免疫反应存在差异,这种差异可能由免疫细胞景观的差异以及协调免疫细胞功能的信号传导、转录和遗传机制所塑造。特异性抗体缺陷(SAD)和常见变异型免疫缺陷(CVID)是主要以抗体缺陷为特征的常见形式,导致对疫苗接种的反应不佳。尽管已有报道指出CVID患者免疫功能障碍和疫苗接种反应不佳的分子和细胞原因,但在SAD中尚未发现免疫细胞或分子缺陷。在此,我们采用单细胞多组学技术,对SAD和CVID患者在多糖疫苗接种前后的细胞景观、转录状态、适应性免疫 repertoire 以及蛋白质表达进行了定义。
我们发现,尽管SAD和CVID表现出重叠的免疫缺陷,包括耗竭NK记忆细胞的积累以及单核细胞介导脂多糖感应和清除的基因表达失调,但SAD个体具有独特的细胞毒性CD4+ T细胞扩增,这与调节性T细胞减少相关。在疫苗接种反应中,我们观察到单核细胞脂多糖反应相关基因表达的快速变化和B细胞中NF-kB通路的激活,以及CD95+类别转换记忆B细胞群体的明显扩增,而这种扩增在抗原特异性反应较低的患者中并未出现。总之,我们的发现揭示了支撑疫苗反应变异的细胞和分子因素,并将SAD界定在更广泛的免疫功能障碍谱系中。总体设计:本项目包含来自10名CVID患者、10名SAD患者和10名健康对照者在疫苗接种前后采集的外周血单核细胞(PBMC)的CITE-seq和VDJ-seq数据。所有60份PBMC样本均用哈希标签寡核苷酸(HTOs)和一组
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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