PRJNA1143418:LatY136F小鼠中敲除CD45影响T细胞活化

该数据集来自NCBI,主题为免疫系统疾病相关研究,聚焦LatY136F小鼠中敲除CD45对T细胞活化的影响。研究构建了LatY136F与LatY136F-CD45 KO小鼠,采用流式细胞术与scRNA测序,分析8-9周龄小鼠T细胞

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1143418: Knockout CD45 in LatY136F mice affact T cell activation

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1143418:LatY136F小鼠中敲除CD45影响T细胞活化

该数据集来自NCBI,主题为免疫系统疾病相关研究,聚焦LatY136F小鼠中敲除CD45对T细胞活化的影响。研究构建了LatY136F与LatY136F-CD45 KO小鼠,采用流式细胞术与scRNA测序,分析8-9周龄小鼠T细胞。数据可用于探究CD45在TCR信号传导中的作用,以及T细胞活化、Th2偏移与自身免疫样综合征相关机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:T细胞活化衔接蛋白(LAT)是T细胞抗原受体使用的关键信号枢纽。LAT-PLCγ1结合位点(Y136)突变的小鼠因TCR信号减弱而出现胸腺细胞发育缺陷。到达外周的CD4+ T细胞过度活化并偏向Th2。随着时间推移,这些小鼠出现自身免疫样综合征,其特征为Th2细胞因子过量产生、T细胞浸润多种器官,以及B细胞活化、同种型转换和自身抗体产生。在本研究中,我们建立了LatY136F和LatY136F-CD45 KO小鼠,并利用它们通过流式细胞术和scRNA测序研究CD45在TCR信号传导中的作用。结论:在LatY136F小鼠中敲除CD45影响T细胞活化。总体设计:为进行T细胞的scRNA-seq分析,使用8-9周龄的LatY136FCD45-KO和LatY136F小鼠

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1143418

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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

背景:T细胞活化衔接蛋白(LAT)是T细胞抗原受体使用的关键信号枢纽。LAT-PLCγ1结合位点(Y136)突变的小鼠由于TCR信号减弱,胸腺细胞发育存在缺陷。能够到达外周的CD4+ T细胞则过度活化并偏向Th2型。随着时间推移,这些小鼠会发展出一种自身免疫样综合征,其特征为Th2细胞因子过度产生、T细胞浸润多种器官,以及B细胞活化、同种型转换和自身抗体产生。在本研究中,我们建立了LatY136F和LatY136F-CD45 KO小鼠,并利用它们通过流式细胞术和scRNA测序研究CD45在TCR信号传导中的作用。结论:在LatY136F小鼠中敲除CD45影响T细胞活化。总体设计:为进行T细胞的scRNA-seq分析,处死8-9周龄的LatY136FCD45-KO和LatY136F小鼠。将脾脏制成的单细胞悬液用抗体CD4-PE-cy7和CD3-FITC染色。用1 mL FACS缓冲液洗涤两次后,将细胞用Sytox blue重悬,分选CD3+CD5+细胞并上机至BD Rhapsody Express系统。

随后,按照制造商说明,使用BD Rhapsody全转录组扩增(WTA)试剂盒(BD Bioscience,货号:633733、633773、633801、664887)构建cDNA和样本标签文库,并在Illumina Novaseq 600测序仪上进行测序。样本标签和WTA数据的双端Fastq文件通过BD RhapsodyTM分析流程v2.0处理,所得数据集主要使用SeGeqTM软件进行分析,该软件包含Lex-BDSMK和Seurat v4.04插件组件。

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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