单细胞多组学揭示病毒感染中前体CD8 T细胞与滤泡辅助CD4 T细胞的共享调控程序

该数据集为一份新的单细胞多组学(scRNA-seq + scATAC-seq)数据,覆盖急性与慢性病毒感染下应答的CD4与CD8 T细胞

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基因组分类GPL2424710090
GSE300984: Single-cell multiomics reveals a shared regulatory program in progenitor CD8 T cells and follicular helper CD4 T cell during viral infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

单细胞多组学揭示病毒感染中前体CD8 T细胞与滤泡辅助CD4 T细胞的共享调控程序

Single-cell multiomics reveals a shared regulatory program in progenitor CD8 T cells and follicular helper CD4 T cell during viral infection

该数据集为一份新的单细胞多组学(scRNA-seq + scATAC-seq)数据,覆盖急性与慢性病毒感染下应答的CD4与CD8 T细胞。通过整合285个已发表bulk ATAC-seq数据集,可识别naive、memory、effector、Tfh、regulatory、exhausted及progenitor等主要T细胞状态。原型分析揭示了由不同转录因子驱动、跨多个T细胞亚群发挥作用的调控程序,为解析T细胞调控机制提供通用框架与资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们生成了一个全新的单细胞多组学(scRNA-seq + scATAC-seq)数据集,涵盖响应急性和慢性病毒感染的CD4和CD8 T细胞。为探索不同T细胞群体可能共享的潜在调控功能,我们针对响应急性和慢性病毒感染的CD4和CD8 T细胞生成了新的单细胞多组学(scRNA-seq + scATAC-seq)数据。通过将该新数据集与包含285个已发表bulk ATAC-seq数据集的汇编整合,我们得以在两种感染背景下识别所有主要T细胞状态,包括naive、memory、effector、滤泡辅助(Tfh)、regulatory、exhausted和progenitor群体。原型分析揭示了由不同转录因子驱动、跨多个T细胞亚群发挥作用的调控程序。我们的工作为剖析提供了广泛适用的框架和有价值的资源

【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=GSE300984

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 21 202,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

我们生成了一个全新的单细胞多组学(scRNA-seq + scATAC-seq)数据集,涵盖了对急性和慢性病毒感染作出反应的CD4和CD8 T细胞。为了探索不同T细胞群体可能共有的潜在调控功能,我们针对响应急性和慢性病毒感染的CD4和CD8 T细胞,生成了一个新的单细胞多组学(scRNA-seq + scATAC-seq)数据。通过将这个新数据集与包含285个已发表的批量ATAC-seq数据集的汇编整合,我们得以在两种感染背景下识别出所有主要的T细胞状态,包括初始、记忆、效应、滤泡辅助(Tfh)、调节性、耗竭及祖细胞群体。原型分析揭示了由不同转录因子驱动、作用于多种T细胞亚群的调控程序。我们的工作提供了一个广泛适用的框架和宝贵的资源,用于剖析适应性免疫应答中的转录控制机制。

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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