细胞毒性CD8 T细胞、中性粒细胞与1型干扰素信号在HIV相关结核性脑膜炎高炎症病理中的作用
该数据集来自omicsdi.org,主题为转录组学,聚焦HIV相关结核性脑膜炎的高炎症病理。源站描述显示,研究利用单细胞RNA测序刻画了25名成人HIV相关结核性脑膜炎患者的188,983个腰椎脑脊液细胞,并识别细菌载量相关因素

基本信息
资源简介
细胞毒性CD8 T细胞、中性粒细胞与1型干扰素信号在HIV相关结核性脑膜炎高炎症病理中的作用
该数据集来自omicsdi.org,主题为转录组学,聚焦HIV相关结核性脑膜炎的高炎症病理。源站描述显示,研究利用单细胞RNA测序刻画了25名成人HIV相关结核性脑膜炎患者的188,983个腰椎脑脊液细胞,并识别细菌载量相关因素。数据覆盖患者间细胞组成异质性、以低细胞因子表达且高表达GZMK的细胞毒性CD8 T细胞为主的免疫特征,以及微生物学确诊患者中T、NK、γδ细胞更强的细胞毒性和T、B淋巴细胞更高的1型干扰素刺激。该数据可用于免疫系统疾病相关的细胞组成与免疫反应分析(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):免疫失调导致结核性脑膜炎的死亡和残疾。HIV感染者患结核性脑膜炎的风险最高、死亡和残疾最严重,且抗炎治疗改善不良结局的证据最少。改善治疗依赖于对宿主免疫反应更精细的理解。利用单细胞RNA测序,我们表征了来自25名HIV相关结核性脑膜炎成人的188,983个腰椎脑脊液细胞,并识别了细菌载量的相关因素。患者间细胞组成存在异质性,但细胞因子表达低的细胞毒性CD8 T细胞始终占主导,其中大量细胞表达已知可激活补体的GZMK。在微生物学确诊的结核性脑膜炎中,T、NK和γδ细胞具有更强的细胞毒性,T和B淋巴细胞中1型干扰素刺激更高。中性粒细胞表达提示
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE324044
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE324044
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
免疫失调是结核性脑膜炎(TBM)致死和致残的原因之一。HIV感染者患TBM的风险最高,死亡和残疾最为严重,而抗炎治疗能改善不良结局的证据却最少。改进治疗有赖于对宿主免疫反应更精细的理解。我们利用单细胞RNA测序技术,对25例HIV相关TBM成人患者的188,983个腰椎脑脊液细胞进行了表征,并识别出与细菌载量相关的指标。患者之间的细胞组成存在异质性,但细胞因子表达较低的细胞毒性CD8 T细胞始终占主导地位,其中大量细胞表达GZMK(已知可激活补体)。在微生物学确诊的TBM中,T细胞、NK细胞和γδ细胞的细胞毒性更强,T淋巴细胞和B淋巴细胞的1型干扰素刺激更高。中性粒细胞表达的标志物提示细胞因子刺激增强、效应功能增强以及IL-8介导的外周中性粒细胞募集。在另一项纵向队列中,开始治疗后血液和脑脊液中的1型干扰素信号传导均增加。
总体而言,研究结果表明,HIV相关结核性脑膜炎患者的脑脊液中存在过度炎症性免疫反应,其特征是富含颗粒酶的细胞毒性CD8 T细胞积聚、中性粒细胞高度活化以及宿主有害的1型IFN信号传导。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




