数据来源:IgG1胞外域与T细胞来源的IL-4/IL-13对体内多克隆记忆性IgE应答至关重要
对感染蠕虫或OVA/alum免疫的野生型BALB/c小鼠行下一代测序,发现IgE与IgG1库重叠。二次感染后记忆IgE应答伴脾和淋巴结IgE+浆细胞增加,生发中心B细胞不增

基本信息
资源简介
数据来源:IgG1胞外域与T细胞来源的IL-4/IL-13对体内多克隆记忆性IgE应答至关重要
Data from: The extracellular domains of IgG1 and T cell-derived IL-4/IL-13 are critical for the polyclonal memory IgE response in vivo
对感染蠕虫或OVA/alum免疫的野生型BALB/c小鼠行下一代测序,发现IgE与IgG1库重叠。二次感染后记忆IgE应答伴脾和淋巴结IgE+浆细胞增加,生发中心B细胞不增。IgG1胞外部分替换为IgE序列则记忆IgE应答丢失;过继转移表明IgG1+ B细胞是记忆IgE应答所必需且充分。结果提示记忆IgE应答主要保存在记忆IgG1+ B细胞水平(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):IgE介导的肥大细胞和嗜碱性粒细胞活化有助于抗蠕虫的保护性免疫,但也会引起过敏反应。人们对IgE应答的产生和持续了解甚少,部分原因是产生IgE的细胞数量少。在此,我们使用二代测序,揭示了在感染蠕虫或用OVA/alum免疫的野生型BALB/c小鼠中,IgE与IgG1抗体库之间存在显著重叠。二次感染后的记忆性IgE应答诱导脾脏和淋巴结中IgE+浆细胞大幅增加。相反,二次感染期间生发中心B细胞并未增加。出乎意料的是,在IgG1胞外部分被IgE序列替换的小鼠中,记忆性IgE应答丧失。过继转移研究表明,IgG1+ B细胞对于在受体小鼠中构成记忆性IgE应答是必需且充分的。T细胞来源的IL-4/IL-13是记忆性IgE应答所必需的,但并非来自记忆小鼠的B细胞扩增所必需。总之,我们的结果揭示了体内IgE与IgG1抗体库之间的密切关系,并证明记忆性IgE应答主要在记忆性IgG1+ B细胞层面得以保存。因此,靶向过敏原特异性IgG1+ B细胞的生成和存活,可能促成治疗慢性过敏性疾病的新治疗策略的开发。
【主题与分类】
主题标签:helminth infection、Next Generation Sequencing、sequential switching、IgE repertoire、memory IgE response。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.8bj97
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.8bj97
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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:
数据集大小约 748.7 MB。
数据说明
IgE介导的肥大细胞和嗜碱性粒细胞活化有助于抗蠕虫的保护性免疫,但也会引起过敏反应。人们对IgE应答的产生和持续了解甚少,部分原因是产生IgE的细胞数量少。在此,我们使用二代测序,揭示了在感染蠕虫或用OVA/alum免疫的野生型BALB/c小鼠中,IgE与IgG1抗体库之间存在显著重叠。二次感染后的记忆性IgE应答诱导脾脏和淋巴结中IgE+浆细胞大幅增加。相反,二次感染期间生发中心B细胞并未增加。出乎意料的是,在IgG1胞外部分被IgE序列替换的小鼠中,记忆性IgE应答丧失。过继转移研究表明,IgG1+ B细胞对于在受体小鼠中构成记忆性IgE应答是必需且充分的。T细胞来源的IL-4/IL-13是记忆性IgE应答所必需的,但并非来自记忆小鼠的B细胞扩增所必需。总之,我们的结果揭示了体内IgE与IgG1抗体库之间的密切关系,并证明记忆性IgE应答主要在记忆性IgG1+ B细胞层面得以保存。因此,靶向过敏原特异性IgG1+ B细胞的生成和存活,可能促成治疗慢性过敏性疾病的新治疗策略的开发。
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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