单细胞分析鉴定ACE+肉芽肿巨噬细胞为持续性沙门氏菌感染中胞内细菌的非允许生态位
该数据集基于小鼠持续性鼠伤寒沙门氏菌感染模型,利用单细胞转录组学解析感染脾脏中巨噬细胞的功能异质性,鉴定出不同表型、功能编程和空间定位的巨噬细胞群体

基本信息
资源简介
单细胞分析鉴定ACE+肉芽肿巨噬细胞为持续性沙门氏菌感染中胞内细菌的非允许生态位
Single-cell profiling identifies ACE+ granuloma macrophages as a non-permissive niche for intracellular bacteria during persistent Salmonella infection
该数据集基于小鼠持续性鼠伤寒沙门氏菌感染模型,利用单细胞转录组学解析感染脾脏中巨噬细胞的功能异质性,鉴定出不同表型、功能编程和空间定位的巨噬细胞群体。研究借助极化巨噬细胞表型能力受损的STm突变体,发现血管紧张素转化酶(ACE)标记的肉芽肿巨噬细胞群体对胞内细菌呈非允许状态。数据可用于研究持续性胞内细菌感染中巨噬细胞异质性与肉芽肿免疫微环境(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):巨噬细胞介导针对胞内细菌病原体(如肠道沙门氏菌)的关键抗菌反应。然而,它们也可以作为允许性生态位,使这些病原体在感染组织内的肉芽肿中持续存在,肉芽肿是由巨噬细胞和其他免疫细胞组成的免疫结构。我们应用单细胞转录组学来研究小鼠持续性肠道沙门氏菌鼠伤寒血清型(STm)感染期间巨噬细胞的功能多样性。我们鉴定了感染脾脏中巨噬细胞异质性的决定因素,并描述了具有不同表型、功能编程和空间定位的群体。使用极化巨噬细胞表型能力受损的STm突变体,我们发现血管紧张素转化酶(ACE)定义了一个对胞内细菌非允许的肉芽肿巨噬细胞群体,且其丰度与抗
【主题与分类】
主题标签:Salmonella typhimurium、persistent、single-cell RNA-seq、Intracellular pathogens、macrophage、granuloma。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Abc11063298633123acba4105a2f50c01adc9aa9298f00a3653463d63c8cd877b
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
巨噬细胞介导针对胞内细菌病原体(如肠道沙门氏菌)的关键抗菌应答。然而,它们也可作为允许性生态位,使这些病原体在感染组织内的肉芽肿中持续存在,肉芽肿是由巨噬细胞及其他免疫细胞构成的免疫结构。我们应用单细胞转录组学技术研究小鼠体内肠道沙门氏菌鼠伤寒血清型(STm)持续性感染期间巨噬细胞的功能多样性。我们鉴定了感染脾脏中巨噬细胞异质性的决定因素,并描述了具有不同表型、功能编程和空间定位的细胞群体。利用极化巨噬细胞表型能力受损的STm突变体,我们发现血管紧张素转换酶(ACE)定义了一个对胞内细菌非允许性的肉芽肿巨噬细胞群体,其丰度与组织细菌负荷呈负相关。通过中和TNF破坏病原体控制与……相关,小鼠脾脏用手术刀片No.切碎。
22,并在消化缓冲液(HBSS + Ca2+ + Mg2+ + 50 μg/mL DNase(Roche)+ 25 μg/mL Liberase TL(Sigma))中于37 °C孵育25分钟,以200 rpm混匀。加入EDTA至终浓度5 mM以终止消化。单细胞悬液经70 μm滤器过滤,并用R5缓冲液(含5% FBS和10 mM Hepes的RPMI)洗涤。用ACK裂解缓冲液(Lonza)在室温下裂解红细胞3分钟,洗涤后重悬于R5缓冲液中,直至进行流式细胞术染色。所有用于scRNA-seq的样本均按以下步骤制备并经FACS富集。收获STm感染的小鼠脾脏,并在含HBSS + Ca2+ + Mg2+ + 50 μg/mL DNase(Roche)+ 25 μg/mL Liberase TL(Sigma)的缓冲液中于37 °C消化25分钟,以200 rpm混匀。加入EDTA至终浓度5 mM以终止消化反应,细胞用含10% FCS的RPMI洗涤。随后
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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