远端IRF4元件缺失阻止炎症诱导的人调节性T细胞命运重编程

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE281099

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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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

过继性调节性T细胞（Treg）疗法是一种新兴的治疗范式，即通过回输体外扩增的Tregs来促进移植和自身免疫病患者的免疫耐受。尽管临床前模型已显示出显著疗效，但谱系追踪研究也揭示，慢性炎症暴露可导致一部分小鼠Tregs发生Foxp3下调及表观遗传重编程，使其转变为功能失调的促炎状态。尽管这对临床转化具有潜在影响，但人类Tregs是否对炎症细胞因子介导的谱系去承诺具有相似的易感性，目前尚无定论。在此，我们建立了一个人类Treg去稳定化的体外模型，其特征为FOXP3下调、Treg特异性去甲基化区域（TSDR）再甲基化、抑制活性丧失以及促炎功能的获得。对去稳定化Tregs的单细胞ATAC和转录组谱分析显示，IRF4位点两个元件之间的染色质可及性发生了转换。

切除远端IRF4元件使调节性T细胞能够抵抗炎症细胞因子诱导的重编程，这为设计更有效的调节性T细胞疗法提供了一种潜在策略。

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。