Zeb2驱动CD11c+非典型B细胞形成以维持控制持续感染的生发中心 [Bulk RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为Zeb2驱动CD11c+非典型B细胞形成以维持控制持续感染的生发中心,采用Bulk RNA-seq表达谱技术

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基因组回归GPL2162610090
GSE213194: Zeb2 drives the formation of CD11c+ atypical B cells to sustain germinal centers that control persistent infection [Bulk RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Zeb2驱动CD11c+非典型B细胞形成以维持控制持续感染的生发中心 [Bulk RNA-seq]

Zeb2 drives the formation of CD11c+ atypical B cells to sustain germinal centers that control persistent infection [Bulk RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为Zeb2驱动CD11c+非典型B细胞形成以维持控制持续感染的生发中心,采用Bulk RNA-seq表达谱技术。研究基于人扁桃体B细胞单细胞数据鉴定与非典型B细胞相关的候选转录因子,并在小鼠中鉴定出与人非典型B细胞转录组特征相似的CD11c+ B细胞,通过CRISPR-Cas9敲低筛选发现Zeb2缺失损害非典型B细胞形成,ZEB2单倍剂量不足的Mowat Wilson综合征患者循环非典型B细胞减少。数据可用于研究非典型B细胞的转录调控及体液免疫机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CD11c+非典型B细胞(ABCs)是一种替代性记忆B细胞谱系,与免疫接种、感染和自身免疫相关。然而,驱动ABCs转录程序的因素尚未被确定,该群体的功能也仍未完全了解。在此,我们基于人类扁桃体B细胞单细胞数据集,鉴定了与ABC群体相关的候选转录因子。我们在小鼠中鉴定出与人ABCs具有相似转录组特征的CD11c+ B细胞,并使用优化的CRISPR-Cas9敲低筛选,观察到锌指E-box结合同源盒2(Zeb2)的缺失损害了ABC形成。此外,ZEB2单倍剂量不足的Mowat Wilson综合征(MWS)患者血液中循环ABCs减少。在ABC形成受损的Cd23Cre/+Zeb2fl/fl小鼠中,ABCs对于有效的体液应答并非必需

【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:GPL21626、10090。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213194

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 10 202,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

CD11c+非典型B细胞(ABCs)是一种与免疫接种、感染和自身免疫相关的替代性记忆B细胞谱系。然而,驱动ABCs转录程序的因素尚未明确,该细胞群体的功能也仍未完全阐明。在此,我们基于人类扁桃体B细胞单细胞数据集,识别了与ABC群体相关的候选转录因子。我们在小鼠中鉴定出与人类ABCs具有相似转录组特征的CD11c+ B细胞,并通过优化的CRISPR-Cas9敲低筛选观察到,锌指E盒结合同源盒2(Zeb2)的缺失会损害ABC的形成。此外,ZEB2单倍剂量不足的Mowat Wilson综合征(MWS)患者血液中循环ABCs减少。在ABC形成受损的Cd23Cre/+Zeb2fl/fl小鼠中,ABCs对于疟原虫子孢子免疫后的有效体液免疫应答并非必需,但却是控制复燃性红内期疟疾所必需的。

免疫表型分析显示,ABCs促进最佳T滤泡辅助(Tfh)细胞形成和生发中心(GC)反应,它们位于红/白髓边界,可能有利于更好地接触病原抗原进行呈递。总体而言,我们的研究表明,ABC形成依赖于Zeb2,这些细胞能够通过维持GC反应来限制感染的复发。

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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