分离程序与储存条件对人外周效应/记忆T辅助淋巴细胞离体基因表达模式的影响

该数据集来自 omicsdi.org,主题为转录组学,聚焦人外周血 CD4+CD45RO+ 效应/记忆 T 辅助淋巴细胞的离体基因表达

omicsdi
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基因组回归Transcriptomics
Influence of isolation procedure and storage condition on the ex vivo gene expression pattern in peripheral human effector/memory T helper lymphocytes

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

分离程序与储存条件对人外周效应/记忆T辅助淋巴细胞离体基因表达模式的影响

该数据集来自 omicsdi.org,主题为转录组学,聚焦人外周血 CD4+CD45RO+ 效应/记忆 T 辅助淋巴细胞的离体基因表达。研究比较了不同分离程序(如 Whole-Blood CD4 磁珠 MACS、密度梯度离心、单独或联合 CD3 MACS、红细胞裂解后 CD15+ 细胞 MACS 去除等)以及储存/运输条件对基因表达模式的影响,旨在评估这些操作是否引入人为偏差。数据可用于分析离体细胞基因表达谱的稳定性与偏差来源,为临床样本处理流程的优化提供参考(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):离体分离细胞的基因表达谱分析是评估体内基因表达的一种独特工具。以人外周血 CD4+CD45RO+ 效应/记忆 T 辅助(T E/M)淋巴细胞为例,我们分析了不同分离程序和储存条件是否引入偏差。临床样本中的细胞可通过流式细胞分选仪分选至高度纯度并评估其基因表达模式,但储存/运输条件以及由于初始群体频率低而常常必需的预富集,存在引入人为改变的风险。为检测不同程序引入的变化,细胞通过以下方式富集:使用 Whole-Blood CD4 磁珠的磁珠分选(MACS)、密度梯度离心(单独或与 CD3 MACS 联合),或红细胞裂解后在进行荧光分选前通过 MACS 去除 CD15+ 细胞。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:免疫系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-54247

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数据说明

离体分离细胞的基因表达谱分析是评估体内基因表达的一种独特工具。以人外周血CD4+CD45RO+效应/记忆性辅助性T淋巴细胞(T E/M)为例,我们分析了不同分离程序和储存条件所引入的偏倚。来自临床样本的细胞可通过流式细胞分选仪分选至高度纯度,并评估其基因表达模式,但储存/运输条件以及由于初始细胞群体频率较低而常常必需的预富集,存在引入人为改变的风险。为检测不同程序所引入的改变,细胞通过以下方式富集:使用全血CD4磁珠的磁性细胞分选(MACS)、密度梯度离心(单独或与CD3 MACS联合),或先裂解红细胞,随后在荧光激活细胞分选(FACS)前通过MACS去除CD15+细胞,以获取CD3+CD4+CD45RO+细胞。共比较了7种不同方案,并将它们彼此之间以及与分离后用佛波醇-12-肉豆蔻酸酯-13-乙酸酯和离子霉素(PMA/Iono)刺激3小时的T细胞进行了比较。

在一项实验方案中,通过加入2 μg/ml放线菌素D(ActD)阻断了制备诱导的从头转录。为检测样本制备延迟所引入的变化,我们采集血液样本,或直接处理,或在4°C或室温(RT)下保存2或6小时后再分离T E/M细胞。我们将不同细胞制备物之间的基因表达进行了比较,并与从室温保存1天的血沉棕黄层组分中分离的T E/M细胞进行了比较。分选后的细胞在TRIzol(Invitrogen)中裂解,并于-80°C冻存直至用于RNA提取。使用miRNeasy试剂盒(Qiagen)提取总RNA。使用Agilent 2100 Bioanalyzer(Agilent,Waldbronn,德国)和NanoDrop ND-1000分光光度计(NanoDrop Technologies,Wilmington,D

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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