单细胞分析鉴定ACE+肉芽肿巨噬细胞为持续性沙门氏菌感染中胞内细菌的非容许生态位
研究应用单细胞转录组学解析感染脾脏中巨噬细胞的异质性决定因素，描述不同表型、功能编程和空间定位的细胞群体，并利用极化巨噬细胞表型能力受损的 STm 突变体，发现 angiotensin converting enzyme（ACE）定义了一个对胞内细菌非容许的肉芽肿巨噬细胞群体
基本信息
资源简介
单细胞分析鉴定ACE+肉芽肿巨噬细胞为持续性沙门氏菌感染中胞内细菌的非容许生态位
Single-cell profiling identifies ACE+ granuloma macrophages as a non-permissive niche for intracellular bacteria during persistent Salmonella infection
该数据集来自 search.dataone.org，主题为小鼠持续性 Salmonella enterica serovar Typhimurium（STm）感染中的巨噬细胞功能异质性。研究应用单细胞转录组学解析感染脾脏中巨噬细胞的异质性决定因素，描述不同表型、功能编程和空间定位的细胞群体，并利用极化巨噬细胞表型能力受损的 STm 突变体，发现 angiotensin converting enzyme（ACE）定义了一个对胞内细菌非容许的肉芽肿巨噬细胞群体。数据可用于研究持续性胞内细菌感染中巨噬细胞亚群的功能与微环境（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedi。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：巨噬细胞介导针对胞内细菌病原体（如 Salmonella enterica）的关键抗微生物应答。然而，它们也可以作为允许这些病原体在感染组织内的肉芽肿中持续存在的生态位，肉芽肿是由巨噬细胞和其他免疫细胞组成的免疫结构。我们应用单细胞转录组学来研究小鼠持续性 Salmonella enterica serovar Typhimurium（STm）感染期间巨噬细胞的功能多样性。我们鉴定了感染脾脏中巨噬细胞异质性的决定因素，并描述了具有不同表型、功能编程和空间定位的细胞群体。使用极化巨噬细胞表型能力受损的 STm 突变体，我们发现 angiotensin converting enzyme（ACE）定义了一个对胞内细菌非容许的肉芽肿巨噬细胞群体，且其丰度 antic
【主题与分类】
主题标签：Salmonella typhimurium、persistent、single-cell RNA-seq、Intracellular pathogens、macrophage、granuloma。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A2d364e63acc93f32bdab99af68e44aec7a3902faec36e62d12b12dbe1cbc3b75
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
巨噬细胞介导针对胞内细菌病原体（如肠道沙门氏菌）的关键抗菌应答。然而，它们也可作为允许性生态位，使这些病原体在感染组织内的肉芽肿中持续存在，肉芽肿是由巨噬细胞及其他免疫细胞构成的免疫结构。我们应用单细胞转录组学技术研究小鼠体内肠道沙门氏菌鼠伤寒血清型（STm）持续性感染过程中巨噬细胞的功能多样性。我们鉴定了感染脾脏中巨噬细胞异质性的决定因素，并描述了具有不同表型、功能编程和空间定位的细胞群体。利用极化巨噬细胞表型能力受损的STm突变体，我们发现血管紧张素转换酶（ACE）定义了一个对胞内细菌非允许性的肉芽肿巨噬细胞群体，其丰度与组织细菌负荷呈负相关。通过中和TNF破坏病原体控制与……相关。
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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