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

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时间序列分类Transcriptomics
Contribution of cytotoxic CD8 T cells, neutrophils and type 1 interferon signaling to hyperinflammatory pathology in HIV associated TB meningitis

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

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

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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

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

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