IFNa DCs与IL4 DCs暴露于H1N1、热灭活金黄色葡萄球菌或热灭活肠炎沙门氏菌1h、2h、6h、12h或24h

该数据集来自omicsdi.org,包含人单核细胞来源树突状细胞(moDCs)在体外分别暴露于流感H1N1 Brisbane、热灭活肠炎沙门氏菌和热灭活金黄色葡萄球菌后1、2、6、12、24小时的基因微阵列转录组数据

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基因组分类Transcriptomics疫苗编码
IFNa DCs and IL4 DCs exposed to H1N1, heat killed S. aureus, or heat killed S. enterica (HKSE) for 1h, 2h, 6h, 12h, or 24h

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

IFNa DCs与IL4 DCs暴露于H1N1、热灭活金黄色葡萄球菌或热灭活肠炎沙门氏菌1h、2h、6h、12h或24h

该数据集来自omicsdi.org,包含人单核细胞来源树突状细胞(moDCs)在体外分别暴露于流感H1N1 Brisbane、热灭活肠炎沙门氏菌和热灭活金黄色葡萄球菌后1、2、6、12、24小时的基因微阵列转录组数据。研究基于204个病原体诱导基因簇构建模块化分析框架,并分析16种靶向TLR、胞质PAMP受体和细胞因子受体的配体响应,覆盖IFN应答、炎症、DC成熟、T细胞活化、抗原加工、细胞运动和组蛋白调控等生物学功能,可用于研究疫苗诱导保护性免疫的转录程序(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):虽然已知树突状细胞(DCs)在疫苗接种过程中发挥主要作用,但疫苗在人类中诱导保护性免疫的机制仍不清楚。在此,我们使用基因微阵列来表征人单核细胞来源DCs(moDCs)在体外响应流感H1N1 Brisbane、肠炎沙门氏菌和金黄色葡萄球菌时随时间诱导的转录程序。我们构建了一个数据驱动的模块化分析框架,聚焦于204个病原体诱导的基因簇。这些模块的表达响应于16种明确配体进行了分析,靶向TLRs、胞质PAMP受体和细胞因子受体。该多维框架涵盖APC的主要生物学功能,包括IFN应答、炎症、DC成熟、T细胞活化、抗原加工、细胞运动和组蛋白调控。该框架被用于表征

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-44720

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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

尽管已知树突状细胞(DCs)在疫苗接种过程中发挥主要作用,但疫苗在人体中诱导保护性免疫的机制仍不清楚。在此,我们利用基因微阵列技术,对体外培养的人单核细胞衍生树突状细胞(moDCs)在响应流感H1N1布里斯班株、肠道沙门氏菌和金黄色葡萄球菌时随时间诱导的转录程序进行了表征。我们构建了一个数据驱动的模块化分析框架,聚焦于204个病原体诱导的基因簇。这些模块的表达针对16种明确配体进行了分析,这些配体靶向TLRs、细胞质PAMP受体和细胞因子受体。这一多维框架涵盖了抗原呈递细胞(APC)的主要生物学功能,包括IFN反应、炎症、DC成熟、T细胞激活、抗原加工、细胞运动和组蛋白调控。该框架被用于表征单核细胞和moDCs对14种市售疫苗的响应。

这些疫苗在单核细胞和树突状细胞中显示出定量和定性上不同的模块化特征,尤其是Fluzone和Pneumovax,突显了抗原提呈细胞(APC)亚群之间的功能和表型差异。该模块化框架允许应用系统免疫学方法来研究人类APC亚群对病原体和疫苗的早期转录变化,这可能指导改进疫苗的开发。60份IFNa DC样本和60份IL4 DC样本在培养基中培养,并暴露于H1N1 Brisbane病毒、热灭活金黄色葡萄球菌(HKSA)、热灭活肠道沙门氏菌(HKSE)或无处理(培养基对照)1小时、2小时、6小时、12小时或24小时。

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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