HIV疫苗诱导低抗原受体敏感性CD8+ T细胞

该数据集来自 Dryad,聚焦 HIV 疫苗诱导的 CD8+ T 细胞功能研究,包含 HIV 特异性 CD8+ T 细胞的细胞毒性、脱颗粒、穿孔素与颗粒酶 B 表达以及 TCR 库特征等数据

DryadDryad
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基因组分类HIV vaccinesT cell receptorsFlow cytometryFluorescence microscopyCytotoxic T cellsCytotoxicityCell degranulationFOS: Medical and health sciences疫苗编码
HIV vaccines induce CD8+ T cells with low antigen receptor sensitivity

基本信息

模态
基因组
大小
0.000690448 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12
版本
7

资源简介

HIV疫苗诱导低抗原受体敏感性CD8+ T细胞

HIV vaccines induce CD8+ T cells with low antigen receptor sensitivity

该数据集来自 Dryad,聚焦 HIV 疫苗诱导的 CD8+ T 细胞功能研究,包含 HIV 特异性 CD8+ T 细胞的细胞毒性、脱颗粒、穿孔素与颗粒酶 B 表达以及 TCR 库特征等数据。研究显示疫苗诱导的 CD8+ T 细胞杀伤能力极低,并非源于频率低或功能分子积累不足,而是对 HIV 感染 CD4+ T 细胞表面低水平抗原的脱颗粒反应受损,且 TCR 转导后功能同样降低。数据可用于分析疫苗诱导 T 细胞应答缺陷机制,支持 HIV 疫苗免疫原设计与 CD8+ T 细胞功能评估研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):当前旨在刺激 CD8+ T 细胞的 HIV 疫苗未能在感染后诱导免疫控制。本文详细研究了疫苗诱导的 HIV 特异性 CD8+ T 细胞的功能。HIV 特异性 CD8+ T 细胞的细胞毒性极低,且并非由频率低或功能性穿孔素(PRF)或颗粒酶 B(GrB)积累不足所致。低细胞毒性可归因于对 HIV 感染 CD4+ T 细胞上存在的低水平抗原的脱颗粒反应受损。这些疫苗诱导的 T 细胞受体(TCR)库为多克隆,转导这些 TCR 后赋予相同的功能降低。这些结果定义了这些疫苗诱导的抗病毒活性差的机制,并提示有效的 CD8+ T 细胞应答可能需要更强烈的抗原刺激。

【主题与分类】

主题标签:HIV vaccines、T cell receptors、Flow cytometry、Fluorescence microscopy、Cytotoxic T cells、Cytotoxicity、Cell degranulation。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.v41ns1s2b

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 690.4 KB。

数据说明

当前旨在刺激CD8+ T细胞的HIV疫苗未能诱导感染后的免疫控制。本文详细研究了疫苗诱导的HIV特异性CD8+ T细胞的功能。HIV特异性CD8+ T细胞的细胞毒性能力极低,且这并非由于频率低或功能性穿孔素(PRF)或颗粒酶B(GrB)积累不足所致。低细胞毒性能力可归因于对HIV感染CD4+ T细胞上存在的低水平抗原反应时脱颗粒受损。这些疫苗诱导的T细胞受体(TCR) repertoire呈多克隆性,且这些TCR的转导赋予了相同的功能减弱。这些结果明确了这些疫苗诱导的抗病毒活性不佳的机制,并提示有效的CD8+ T细胞反应可能需要更强烈的抗原刺激。

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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