Fcγ受体跨物种细胞图谱及人源化抗体建模数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE261975),聚焦 Fcγ 受体与 FcRn 在人类、猕猴和小鼠中的转录组与蛋白质组表达全景,揭示物种间受体多样性和细胞特异性表达差异,并构建了在人类启动子控制下表达人 FcγRI、FcγRIIA、FcγRIIB、FcγRIIIA、FcγRIIIB 以替代小鼠

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE261975: Cross-species cellular mapping and humanization of Fcγ receptors to advance antibody modeling

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Fcγ受体跨物种细胞图谱及人源化抗体建模数据集

Cross-species cellular mapping and humanization of Fcγ receptors to advance antibody modeling

该数据集来自 NCBI GEO(GSE261975),聚焦 Fcγ 受体与 FcRn 在人类、猕猴和小鼠中的转录组与蛋白质组表达全景,揭示物种间受体多样性和细胞特异性表达差异,并构建了在人类启动子控制下表达人 FcγRI、FcγRIIA、FcγRIIB、FcγRIIIA、FcγRIIIB 以替代小鼠对应受体的新型小鼠模型。数据可用于抗体效应功能研究、临床前模型人源化评估及抗体建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Fc 受体介导治疗性抗体的效应功能。免疫球蛋白 G(IgG)是循环和临床使用中的主要抗体,可与多种 Fcγ 受体结合,这些受体表达于多种免疫细胞和结构细胞。本文在转录组和蛋白质组水平全面概述了人类、猕猴和小鼠中 Fcγ 受体及 FcRn 的表达,揭示了 Fcγ 受体多样性和细胞特异性表达谱的物种差异,这些差异影响了小鼠和猕猴临床前模型在抗体研究中的转化。为克服这一局限,我们构建了一种新的小鼠模型,在相关人类启动子控制下表达人 FcγRI(hCD64)、FcγRIIA(hCD32A)、FcγRIIB(hCD32B)、FcγRIIIA(hCD16A)、FcγRIIIB(hCD16B),以替代小鼠对应受体(FcγRI、FcγRIIB、FcγRIII 和 FcγRIV)。

【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:GPL24247、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=GSE261975

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 02 202,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

Fc受体介导治疗性抗体的效应功能。免疫球蛋白G(IgG)是循环和临床使用中最主要的抗体,可与多种免疫细胞和结构细胞表达的不同Fcγ受体结合。本文全面概述了人类、猕猴和小鼠中Fcγ受体及FcRn在转录组和蛋白质组水平的表达情况。我们揭示了Fcγ受体多样性及细胞特异性表达谱的物种间差异,这些差异影响了小鼠和猕猴临床前模型在抗体研究中的转化应用。为克服这一局限,我们构建了一种新的小鼠模型,在该模型中,人FcγRI(hCD64)、FcγRIIA(hCD32A)、FcγRIIB(hCD32B)、FcγRIIIA(hCD16A)、FcγRIIIB(hCD16B)在相应人类启动子的调控下表达,并替代了小鼠同源受体(FcγRI、FcγRIIB、FcγRIII和FcγRIV)。此外,为改善人抗体的药代动力学,小鼠FcRn被其人类类似物所替代。我们全面绘制了敲入受体的表达图谱,发现人源化导致了更为忠实的细胞特异性Fcγ受体表达。

我们通过体外和体内抗体依赖性细胞介导的细胞毒性、过敏反应和抗原呈递试验,验证了这些敲入人源受体的功能。这一跨物种Fcγ受体图谱以及具有精细Fcg受体表达和抗体药代动力学的人源化小鼠模型,将改进基于抗体的治疗药物的临床前评估。

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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