EAE模型中Satb1缺陷与Satb1充足动物来源CNS T细胞的单细胞RNA测序

该数据集为EAE模型中Satb1缺陷与Satb1充足动物来源的中枢神经系统T细胞的单细胞RNA测序数据,包含1个文件GSE250578_series_matrix.txt.gz

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基因组分类GPL1905710090
GSE250578: Single-cell RNA-seq of CNS T cells derived from Satb1-deficient and Satb1-sufficient animals in EAE model

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

EAE模型中Satb1缺陷与Satb1充足动物来源CNS T细胞的单细胞RNA测序

Single-cell RNA-seq of CNS T cells derived from Satb1-deficient and Satb1-sufficient animals in EAE model

该数据集为EAE模型中Satb1缺陷与Satb1充足动物来源的中枢神经系统T细胞的单细胞RNA测序数据,包含1个文件GSE250578_series_matrix.txt.gz。源站描述指出Satb1是TH17细胞发育的关键因子,其缺失阻止TH17细胞分化,且CD4+ T细胞中Satb1表达是TH17细胞驱动自身免疫病形成所必需的。数据可用于研究TH17细胞分化机制及自身免疫疾病相关基因表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):TH17细胞在宿主防御中发挥重要作用,尤其是在屏障器官中。TH17细胞功能改变与组织稳态失调相关,导致自身免疫疾病易感性增加。因此,识别调控生理及病理生理性TH17细胞分化的机制,并确定疾病环境中靶向TH17细胞分化的策略至关重要。在此,我们鉴定出基因组组织者特殊富含AT序列结合蛋白1(Satb1)是TH17细胞发育的先锋因子。Satb1在TH17细胞中高表达,Satb1缺失阻止TH17细胞分化。因此,CD4+ T细胞中Satb1的表达是TH17细胞驱动的自身免疫疾病形成所必需的。机制上,Satb1通过调控一个

【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:GPL19057、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=GSE250578

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 21 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

TH17细胞在宿主防御中发挥重要作用,尤其是在屏障器官中。TH17细胞功能改变与组织稳态失调相关,从而导致自身免疫性疾病发生的易感性增加。因此,识别调控生理性及病理性TH17细胞分化的机制,并确定在疾病环境中靶向TH17细胞分化的策略至关重要。在此,我们鉴定出基因组组织因子特殊AT富集序列结合蛋白1(Satb1)是TH17细胞发育的先驱因子。Satb1在TH17细胞中高表达,Satb1缺失会阻止TH17细胞的分化。因此,CD4+ T细胞中Satb1的表达是TH17细胞驱动的自身免疫性疾病形成所必需的。在机制上,Satb1通过调控Il2基因位点的可及性,从而在TH17细胞分化早期阻止IL-2信号传导,介导TH17细胞发育。因此,Satb1通过抑制TH17细胞形成过程中的IL-2表达发挥关键作用,并可能成为治疗TH17细胞驱动的自身免疫性疾病的新治疗靶点。

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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