低剂量过敏原靶向cDC2诱导小鼠长期保护及IL-10+ Foxp3- CD8+调节性T细胞

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,围绕OVA介导的小鼠过敏模型,比较标准脱敏方案与靶向cDC1(CD205-Fp)或cDC2(DCIR2-Fp)的抗体-OVA融合蛋白的脱敏效果

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基因组分类GPL3017210090
GSE326802: Low-dose allergen targeting to cDC2 induces long-term protection associated with IL-10+ Foxp3- CD8+ regulatory T cells in mice

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

低剂量过敏原靶向cDC2诱导小鼠长期保护及IL-10+ Foxp3- CD8+调节性T细胞

Low-dose allergen targeting to cDC2 induces long-term protection associated with IL-10+ Foxp3- CD8+ regulatory T cells in mice

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,围绕OVA介导的小鼠过敏模型,比较标准脱敏方案与靶向cDC1(CD205-Fp)或cDC2(DCIR2-Fp)的抗体-OVA融合蛋白的脱敏效果。数据可用于分析低剂量过敏原靶向cDC2诱导长期保护相关的转录组特征,以及IL-10+ Foxp3- CD8+调节性T细胞的作用机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):过敏性疾病患病率在全球范围内不断上升。脱敏免疫治疗是目前唯一可用的治疗方法,但对某些过敏往往无效,凸显了对新疗法的需求。本研究测试了将过敏原直接靶向DC亚群能否改善脱敏效果。使用卵清蛋白(OVA)介导的过敏小鼠模型,比较了同样用于人类的标准脱敏方案与一种新型抗体-OVA融合蛋白,后者通过常规cDC1和cDC2亚群各自的受体CD205(CD205-Fp)或DCIR2(DCIR2-Fp)靶向这些亚群。通过靶向cDC2进行OVA过敏治疗,仅使用纳克剂量的过敏原即可在脱敏后提供长达56天的持久保护,而标准疗法仅保护20天,且需要微克剂量和含铝佐剂的重复注射。CD205-Fp sho

【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:GPL30172、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=GSE326802

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 28 202,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

过敏性疾病在全球范围内的患病率不断上升。脱敏免疫治疗是目前唯一可用的治疗方法,但对某些过敏往往无效,这凸显了对新疗法的需求。本研究测试了将过敏原直接靶向至DC亚群能否改善脱敏效果。研究采用卵清蛋白(OVA)介导的过敏小鼠模型,比较了标准脱敏方案(该方案也用于人类)与一种新型抗体-OVA融合蛋白的效果,后者通过常规cDC1和cDC2亚群各自的受体CD205(CD205-Fp)或DCIR2(DCIR2-Fp)靶向这些亚群。通过靶向cDC2进行OVA过敏治疗,仅使用纳克剂量的过敏原即可在脱敏后提供长达56天的持久保护,而标准疗法仅保护20天,且需要微克剂量并与铝佐剂反复注射。CD205-Fp未显示出保护作用。在给予DCIR2-Fp之前或过敏原激发之前阻断IL-10,均完全消除了保护作用。

标准治疗对CD4⁺ T细胞具有中等程度的影响,表现为IL-10⁺ Foxp3⁻ T调节型1细胞(Tr1)的早期扩增,随后IL-10⁺和IL-10⁻ Foxp3⁺调节性T细胞(Treg)均增多。DCIR2-Fp治疗最初使IL-10⁺和IL-10⁻ Foxp3⁺ Treg扩增,但至第80天时这些水平回落至基线。值得注意的是,我们鉴定出Foxp3⁻ CD44high CD8⁺记忆性Treg是第80天时IL-10的主要来源。总体而言,我们的数据表明,在过敏性小鼠中靶向cDC2递送变应原可产生强效、持久的IL-10依赖性保护作用。

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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