间日疟原虫实验感染未暴露成人的早期疟疾免疫特征揭示高应答者与低应答者

该数据集来自一项使用间日疟原虫(Pf)子孢子(PfSPZ)的控制性人类疟疾感染(CHMI)研究,旨在优化给药方式并探究早期免疫应答

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL176929606
GSE288609: Early malaria immune signatures in naïve adults experimentally infected with P.falciparum reveal high and low responders.

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

间日疟原虫实验感染未暴露成人的早期疟疾免疫特征揭示高应答者与低应答者

Early malaria immune signatures in naïve adults experimentally infected with P.falciparum reveal high and low responders.

该数据集来自一项使用间日疟原虫(Pf)子孢子(PfSPZ)的控制性人类疟疾感染(CHMI)研究,旨在优化给药方式并探究早期免疫应答。未暴露志愿者通过肌内注射(IM)或直接静脉接种(DVI)感染,寄生虫血症率和潜伏期存在差异。血液转录谱分析识别出两种不同的免疫应答特征:高应答者转录组激活更强更快,低应答者应答较弱。这些特征与抗体水平、细胞因子/趋化因子应答及树突状细胞表型差异相关。高应答者先天免疫激活较低但基线T细胞和B细胞特征更强。数据可用于研究早期疟疾免疫机制并识别相关通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对间日疟原虫(Pf)的免疫应答复杂且存在个体差异。开展了一项使用Pf子孢子(PfSPZ)的控制性人类疟疾感染(CHMI)研究,以优化给药方法并探究早期免疫应答。未暴露志愿者通过肌内注射(IM)或直接静脉接种(DVI)感染,寄生虫血症率和潜伏期各不相同。血液转录谱分析识别出两种不同的免疫应答特征:高应答者,转录组激活更强更快;低应答者,应答较弱。这些特征与抗体水平、细胞因子/趋化因子应答及树突状细胞表型差异相关。高应答者表现出较低的先天免疫激活但基线T细胞和B细胞特征更强。理解这些早期免疫机制可能有助于识别通路

【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:Expression profiling by array、GPL17692、9606。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=GSE288609

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 31 202,引用时请注意版本时效。

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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

机体对恶性疟原虫(Pf)的免疫应答复杂且存在个体差异。一项使用恶性疟原虫子孢子(PfSPZ)的受控人类疟疾感染(CHMI)研究旨在优化给药方法并探究早期免疫应答。未感染过疟疾的志愿者通过肌内注射(IM)或直接静脉接种(DVI)方式感染,其寄生虫血症发生率和潜伏期各不相同。血液转录组分析识别出两种不同的免疫应答特征:高应答者,其转录组激活更强、更快;低应答者,应答较弱。这些特征与抗体水平、细胞因子/趋化因子应答及树突状细胞表型分析的差异相关。高应答者表现出较低的固有免疫激活,但基线T细胞和B细胞特征更强。理解这些早期免疫机制可能有助于识别增强有效且持久疟疾免疫力的途径。

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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