PRJNA1398814:转录组和蛋白质组分析显示肥大细胞ST2在原发性巴西日圆线虫感染中作用极小
该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,分类归入免疫系统疾病/其他。源站描述围绕IL-33/ST2通路在抗蠕虫2型免疫应答中的作用,利用肥大细胞条件性ST2敲除小鼠(MCPT5Cre x ST2f/f,cKO)研究Heligmosomoides polygyrus bakeri感染中肥大细胞S

基本信息
资源简介
PRJNA1398814:转录组和蛋白质组分析显示肥大细胞ST2在原发性巴西日圆线虫感染中作用极小
该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,分类归入免疫系统疾病/其他。源站描述围绕IL-33/ST2通路在抗蠕虫2型免疫应答中的作用,利用肥大细胞条件性ST2敲除小鼠(MCPT5Cre x ST2f/f,cKO)研究Heligmosomoides polygyrus bakeri感染中肥大细胞ST2的功能,并比较cKO与同窝对照在虫卵量、成虫负荷、肥大细胞脱颗粒标志、血清IgE及杯状细胞增生等方面的差异。数据可用于分析感染相关转录组与蛋白质组变化(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):IL-33/ST2通路是抗蠕虫感染2型免疫应答的重要组成部分。肥大细胞表达的IL-33受体亚基ST2水平在所有免疫细胞中最高,且肥大细胞可介导2型免疫炎症,但IL-33驱动的肥大细胞应答在蠕虫感染中的作用尚不清楚。我们通过构建肥大细胞条件性ST2敲除(MCPT5Cre x ST2f/f,cKO)小鼠,试图确定肥大细胞ST2表达在Heligmosomoides polygyrus bakeri(Hpb)感染中的作用。这些小鼠在稳态下肥大细胞频率正常,但显示肥大细胞上ST2表达的特异性且强烈(尽管不完全)的敲低。Hpb感染后,cKO与同窝对照之间的粪便虫卵和成虫负荷相似,肥大细胞脱颗粒标志、血清IgE和杯状细胞增生也相似。因此,我们得出
【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/PRJNA1398814
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1398814
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
IL-33/ST2通路作为抗蠕虫感染的2型免疫反应的一部分至关重要。肥大细胞在任何免疫细胞中表达最高水平的IL-33受体亚单位ST2,且肥大细胞能介导2型免疫炎症,然而IL-33驱动的肥大细胞反应在蠕虫感染中的作用尚不清楚。我们旨在通过生成肥大细胞条件性ST2敲除(MCPT5Cre x ST2f/f,cKO)小鼠,来确定在Heligmosomoides polygyrus bakeri(Hpb)感染期间肥大细胞ST2表达的作用。这些小鼠在稳态时肥大细胞频率正常,但显示出肥大细胞上ST2表达的特异且强烈(尽管不完全)的敲低。Hpb感染后,cKO与同窝对照组之间的粪便虫卵和成虫负荷相似,肥大细胞脱颗粒标志物、血清IgE和杯状细胞增生也相似。因此,我们得出结论,肥大细胞ST2在Hpb感染中并未发挥主导作用。为进一步探究cKO和同窝对照组对感染的免疫反应,我们评估了感染与未感染小鼠在cKO和对照组十二指肠组织中的转录组和蛋白质组变化。
在基因型之间观察到转录组和蛋白质组的微小变化,而无论基因型如何,在未感染和感染小鼠之间均观察到显著变化。Hpb感染诱导了局部转录和蛋白质水平的增加,包括肥大细胞蛋白酶(MCPT1和MCPT2)、抵抗素样分子(RELMα和RELMβ),以及磷脂酶PLA2G4C和成孔蛋白gasdermin C等标志物。 bulk蛋白质组分析还针对Hpb基因组进行了搜索,以鉴定十二指肠组织中存在的Hpb蛋白。在感染的十二指肠样本中鉴定出60种感兴趣的Hpb蛋白,其中18种含有信号肽,并存在于Hpb的排泄/分泌产物(HES)中(可能是包括免疫调节蛋白在内的分泌产物);28种蛋白存在于
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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