细菌毒素感知诱导炎症小体依赖性先天免疫记忆改善脓毒症生存

该数据集来自 NCBI GEO(GSE337763),包含 1 个文件,主题为细菌毒素诱导的先天免疫记忆(训练免疫)。源站描述显示,研究在小鼠巨噬细胞、小鼠体内及人原代巨噬细胞中证实细菌毒素通过 NLRP3 炎症小体激活引发训练免疫,CNF1 毒素刺激诱导表观遗传重塑并定义相关转录特征,RNAi 筛

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时间序列分类GPL2424710090
GSE337763: Bacterial toxin sensing induces inflammasome-dependent innate immune memory that improves survival during sepsis

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

细菌毒素感知诱导炎症小体依赖性先天免疫记忆改善脓毒症生存

Bacterial toxin sensing induces inflammasome-dependent innate immune memory that improves survival during sepsis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE337763),包含 1 个文件,主题为细菌毒素诱导的先天免疫记忆(训练免疫)。源站描述显示,研究在小鼠巨噬细胞、小鼠体内及人原代巨噬细胞中证实细菌毒素通过 NLRP3 炎症小体激活引发训练免疫,CNF1 毒素刺激诱导表观遗传重塑并定义相关转录特征,RNAi 筛选发现 Bcl2a1 为必需介质,IL-1 信号对训练免疫诱导至关重要,小鼠脓毒症模型中毒素诱导的训练免疫增强宿主抵抗力并改善生存。数据可用于免疫记忆机制与脓毒症保护研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):由细菌毒素疫苗产生的适应性免疫记忆已得到充分证实,但细菌毒素是否也能诱导先天免疫记忆或训练免疫(TI)仍不清楚。在此,我们证明细菌毒素通过小鼠巨噬细胞中的 NLRP3 炎症小体激活以及小鼠体内引发 TI,并且这种反应在原代人巨噬细胞中保守。用 CNF1 毒素刺激诱导了表观遗传重塑,定义了 TI 相关的转录特征。靶向 RNAi 筛选鉴定出 Bcl2a1 是 TI 所需的介质,上位性分析表明 IL-1 信号对巨噬细胞中 TI 的诱导至关重要。在小鼠脓毒症模型中,毒素诱导的 TI 增强了宿主抵抗力并改善了生存。这些发现确立了毒素驱动的炎症小体激活作为 TI 的触发因素,并揭示了其在细菌感染中的保护功能。

【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=GSE337763

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE337763

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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

由细菌毒素疫苗接种产生的适应性免疫记忆已得到充分证实,但细菌毒素是否也能诱导先天免疫记忆,即训练免疫(TI),仍不清楚。在此,我们证明细菌毒素通过小鼠巨噬细胞中的NLRP3炎症小体激活以及小鼠体内实验诱导TI,并且这一反应在原代人巨噬细胞中保守存在。用CNF1毒素刺激可诱导表观遗传重塑,界定出一种与TI相关的转录特征。靶向RNAi筛选鉴定出Bcl2a1是TI所必需的介质,上位性分析表明IL-1信号传导对巨噬细胞中TI的诱导至关重要。在小鼠脓毒症模型中,毒素诱导的TI增强了宿主抵抗力并提高了存活率。这些发现确立了毒素驱动的炎症小体激活作为TI的触发因素,并揭示了其在细菌性脓毒症中的保护功能。

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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